Dibe ku Pergalên AI Li şûna Daneyên Hêjmarî Zimanê Mirovan Bijarînin

Lêkolînek nû Ji Endezyariya Columbia-yê tê pêşniyar dike ku pergalên îstîxbarata sûnî (AI) li şûna daneyên hejmarî yên mîna 1 û 0, zimanê mirovan tercîh dikin. Lêkolîna nû ji Profesorê Endezyariya Mekanîkî Hod Lipson û xwendekarê doktorayê Boyuan Chen e, û destnîşan kir ku pergalên AI-ê dikarin bigihîjin astên performansa bilind heke bi pelên dengê zimanê mirovan re werin bernamekirin. 

Di danberhevek alî-bi-alî de, lêkolîneran dîtin ku tora neuralî ya ku ji hêla pelên deng ve hatî perwerde kirin gihîştiye astên performansa bilindtir di tespîtkirina tiştan de, li gorî tora din a ku bi têketinên binary ên hêsan hatî bernamekirin.

Lipson Profesorê Nûjeniyê James û Sally Scapa ye û endamê Enstîtuya Zanistiya Daneyên Kolombiyayê ye. 

"Ji bo fêmkirina çima ev vedîtin girîng e, kêrhatî ye ku meriv fêm bike ka torên neuralî bi gelemperî çawa têne bernamekirin, û çima karanîna dengê dengê mirovan ceribandinek radîkal e," wî got. 

Bikaranîna hejmarên binaryê tevlihev û rast e, dema ku zimanê mirovî dema ku di pelek dîjîtal de tê girtin tevlihevtir û ne-binary e. Bernamesaz bi gelemperî dema ku tora neuralî pêşve dibin ji jimareyan dûr nakevin ji ber ku ew pir bikêr e.

Tîm dest bi vê lêkolînê kir piştî ku fikirîn ku torên neuralî negihîjin potansiyela xwe ya tevahî, û wan bawer kir ku heke bi dengê mirovan û peyvên taybetî werin perwerde kirin ew dikarin zûtir û çêtir bibin. 

Perwerdekirina Toran

Dema ceribandina teknîkek nû ya fêrbûna makîneyê, lêkolînerên AI-ê bi gelemperî torgilokek neuralî perwerde dikin da ku di berhevokek wêneyan de tişt û heywanên taybetî nas bikin. 

Tîma ku Chen, Lipson, Yu Li û Susan Raghupathi tê de bûn, ji bo ceribandina hîpoteza xwe ceribandinek kontrolkirî saz kirin û wan du torên neuralî yên nû afirandin. Wan destnîşan kir ku wan perwerde bikin da ku di nav 10 wêneyan de 50,000 celebên cûda nas bikin ku jê re "wêneyên perwerdekirinê" tê gotin. 

Yek ji pergalên AI-ê bi rengek kevneşopî bi nirxên hejmarî ve hate perwerde kirin, dema ku tora neuralî ya ceribandinê pir cûda hate perwerde kirin. Ew bi tabloyek daneyê bi rêzên ku tê de wêneyek heywanek an tiştek heye, û di stûna duyemîn de pelek dengek dengek mirovî hebû, ku peyva heywan an tiştekê vedibêje. Bi tora ceribandinê re 1 an 0 tune bûn.

Her du pergalên AI-ê bi tevahî 15 demjimêran hatin perwerde kirin. Encaman destnîşan kir ku tora orîjînal bi rêzek ji deh 1 û 0yan bersiv da, dema ku tora neuralî ya ceribandinê dengek çêkir ku bi eşkere hewl dida ku "bibêje" tiştê di wêneyê de çi ye. Digel ku dengê orîjînal nedihat famkirin, di dawiyê de gihîşt astek ku bi piranî rast bû.

Her du toran bi heman rengî baş pêk anîn, 92% ji demê heywan an tişt rast nas dikin. Lêkolîneran paşê biryar da ku ceribandinê ji bo cara duyemîn bimeşînin, lê vê carê wan di pêvajoyê de kêmtir wêne bikar anîn.

Tora kevneşopî ji ber daneyên yedek nebaş pêk hat, wekî ku tê hêvî kirin, daket nêzî 35% rastbûna. Lêbelê, tora ceribandinê du caran jî baş kir, bi 70% rastbûna, tevî ku daneyên kêm. 

Encamên sosret

Cara din ku derket, tîmê wêneyên dijwartir bikar anîn, wekî wêneyek xerabûyî ya kûçikê. Tewra bi wêneyên dijwar re jî, tora neuralî ya bi deng-perwerdekirî ji sedî 50% rast bû, dema ku tora kevneşopî tenê% 20 rast bû. 

Boyuan Chen lêkolînerê sereke yê lêkolînê ye.

“Vêdîtinên me rasterast li hember çend pispor hatine perwerde kirin ku li ser komputer û hejmaran bifikirin; Texmînek hevpar e ku têketinên binary rêyek bikêrhatîtir e ji bo gihandina agahiyê ji makîneyek ji herikên bihîstwerî yên agahdariya wekhev 'dewlemendiyê'," Chen rave kir. "Bi rastî, dema ku me ev lêkolîn pêşkêşî konferansek mezin a AI-ê kir, nirxdêrek nenas kaxezek me red kir tenê ji ber ku wan hîs kir ku encamên me tenê "pir sosret û ne-hişmend" in."

"Heke hûn li ser vê yekê bifikirin ku zimanê mirovan bi deh hezaran sal in di pêvajoyek xweşbîniyê re derbas dibe, wê hingê ew bêkêmasî tê fêm kirin, ku peyvên me yên axaftinê hevsengiyek baş di navbera deng û sînyalê de dîtine," Lipson got. "Ji ber vê yekê, dema ku bi lensiya Shannon Entropy were temaşe kirin, têgihîştî ye ku toreyek neuralî ya ku bi zimanê mirovan hatî perwerde kirin dê ji tora neuralî ya ku ji hêla 1 û 0-yên hêsan ve hatî perwerde kirin derkeve pêş."

Lêkolîn dê di Konferansa Navneteweyî ya li ser Nûneratiyên Fêrbûnê de di 3ê Gulana 2021 de were pêşkêş kirin. 

"Divê em li ser karanîna awayên nû û çêtir bifikirin ku pergalên AI-yê perwerde bikin li şûna berhevkirina daneyên mezin," got Chen. "Ger em ji nû ve bifikirin ka em çawa daneyên perwerdehiyê pêşkêşî makîneyê dikin, em dikarin wekî mamoste karek çêtir bikin."

Lipson zêde dike: "Yek ji mezintirîn sirên pêşveçûna mirovan ew e ku bav û kalên me çawa ziman bi dest xistine, û zarok çawa fêrî axaftinê dibin ewqas bêhêz." "Ger zarokên piçûk bi talîmatên axaftinê yên dubarekirî çêtirîn fêr bibin, wê hingê dibe ku pergalên AI jî dikarin."