الوجبات الجاهزة الرئيسية
- ابتكر الباحثون تقنيات تتيح للمستخدمين ترتيب نتائج سلوك نموذج التعلم الآلي.
- يقول الخبراء أن الطريقة تظهر أن الآلات تلحق بقدرات تفكير البشر.
- يمكن أن يؤدي التقدم في الذكاء الاصطناعي إلى تسريع تطوير قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة وإحداث ثورة في طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي والبشر.
تقنية جديدة تقيس القوة المنطقية للذكاء الاصطناعي (AI) تُظهر أن الآلات تلحق بالبشر في قدراتهم على التفكير ، كما يقول الخبراء.
أنشأ الباحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا و IBM Research طريقة تمكن المستخدم من ترتيب نتائج سلوك نموذج التعلم الآلي. أسلوبهم ، المسمى Shared Interest ، يتضمن مقاييس تقارن مدى تطابق تفكير النموذج مع الناس.
"اليوم ، الذكاء الاصطناعي قادر على الوصول (وفي بعض الحالات تجاوز) الأداء البشري في مهام محددة ، بما في ذلك التعرف على الصور وفهم اللغة ،" بيتر بوتينيرز ، مدير الهندسة في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في الاتصالات شركة Sinch ، أخبرت Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. "من خلال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تفسير اللغات وكتابتها والتحدث بها مثل البشر ، ويمكن للذكاء الاصطناعي تعديل لهجته ونبرته لتتماشى مع أقرانه من البشر."
الذكاء الاصطناعي
غالبًا ما ينتج عن الذكاء الاصطناعي نتائج دون توضيح سبب صحة هذه القرارات. والأدوات التي تساعد الخبراء في فهم منطق النموذج غالبًا ما تقدم رؤى فقط ، مثال واحد فقط في كل مرة.عادةً ما يتم تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام الملايين من مدخلات البيانات ، مما يجعل من الصعب على الإنسان تقييم قرارات كافية لتحديد الأنماط.
في ورقة بحثية حديثة ، قال الباحثون إن المصلحة المشتركة يمكن أن تساعد المستخدم في الكشف عن الاتجاهات في عملية صنع القرار في النموذج. ويمكن أن تسمح هذه الأفكار للمستخدم بتحديد ما إذا كان النموذج جاهزًا للنشر.
"في تطوير الاهتمام المشترك ، يتمثل هدفنا في أن نكون قادرين على توسيع نطاق عملية التحليل هذه حتى تتمكن من فهم سلوك نموذجك على مستوى عالمي أكثر ،" أنجي بوجوست ، مؤلف مشارك في البحث قال في البيان الصحفي.
يستخدم الاهتمام المشترك أسلوبًا يوضح كيف يتخذ نموذج التعلم الآلي قرارًا معينًا ، يُعرف باسم طرق الملوحة. إذا كان النموذج يصنف الصور ، فإن أساليب الملوحة تسلط الضوء على مناطق الصورة المهمة للنموذج عندما يتخذ قراره. تعمل المصلحة المشتركة من خلال مقارنة طرق البروز بالتعليقات التوضيحية التي ينشئها الإنسان.
استخدم الباحثون الاهتمامات المشتركة لمساعدة طبيب الأمراض الجلدية في تحديد ما إذا كان يجب أن يثق في نموذج التعلم الآلي المصمم للمساعدة في تشخيص السرطان من صور الآفات الجلدية. مكنت المصلحة المشتركة طبيب الأمراض الجلدية من الاطلاع بسرعة على أمثلة للتنبؤات الصحيحة وغير الصحيحة للنموذج. قرر طبيب الأمراض الجلدية أنه لا يمكنه الوثوق بالنموذج لأنه قام بالكثير من التنبؤات بناءً على آثار الصورة بدلاً من الآفات الفعلية.
"القيمة هنا هي أنه باستخدام ميزة Shared Interest ، يمكننا رؤية هذه الأنماط تظهر في سلوك نموذجنا. في حوالي نصف ساعة ، كان طبيب الأمراض الجلدية قادرًا على تقرير ما إذا كان سيثق بالنموذج أم لا وما إذا كان سيتم نشره أم لا "، قال بوغست.
السبب وراء قرار النموذج مهم لكل من باحث التعلم الآلي وصانع القرار.
قياس التقدم
يمكن أن يكون العمل الذي يقوم به باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا خطوة مهمة إلى الأمام لتقدم الذكاء الاصطناعي نحو الذكاء على المستوى البشري ، قال بن حجاج ، رئيس الأبحاث في دارو ، وهي شركة تستخدم خوارزميات التعلم الآلي ، وذلك لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني
قال حجاج: "السبب وراء قرار النموذج مهم لكل من باحث التعلم الآلي وصانع القرار". "يريد الأول فهم مدى جودة النموذج وكيف يمكن تحسينه ، بينما يريد الأخير تطوير شعور بالثقة في النموذج ، لذلك يحتاجون إلى فهم سبب توقع هذا الناتج."
لكن حجاج حذر من أن أبحاث معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تستند إلى افتراض أننا نفهم أو يمكننا أن نعلق على الفهم البشري أو التفكير البشري.
أضاف حجاج"ومع ذلك ، هناك احتمال ألا يكون هذا دقيقًا ، لذا من الضروري بذل المزيد من الجهد لفهم صنع القرار البشري".
يمكن أن يؤدي التقدم في الذكاء الاصطناعي إلى تسريع تطوير قدرة أجهزة الكمبيوتر على فهم اللغة وإحداث ثورة في طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي والبشر. يمكن لروبوتات الدردشة فهم مئات اللغات في وقت واحد ، ويمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي مسح نصوص لإجابات على الأسئلة أو المخالفات.
أضاف بوتينيرز: "يمكن لبعض الخوارزميات تحديد متى تكون الرسائل احتيالية ، الأمر الذي يمكن أن يساعد الشركات والمستهلكين على حد سواء في التخلص من الرسائل غير المرغوب فيها".
لكن ، قال بوتينيرز ، لا يزال الذكاء الاصطناعي يرتكب بعض الأخطاء التي لا يرتكبها البشر أبدًا. وأضاف: "بينما يشعر البعض بالقلق من أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الوظائف البشرية ، فإن الحقيقة هي أننا سنحتاج دائمًا إلى أشخاص يعملون جنبًا إلى جنب مع روبوتات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في إبقائهم تحت السيطرة والحفاظ على هذه الأخطاء مع الحفاظ على اللمسة الإنسانية في الأعمال".
