Tora Neuralî Gihîştina Giştîkirina Ziman-Wekî Mirovan

Di cîhana ku her dem pêşveçûyî ya îstîxbarata sûnî (AI) de, zanyar di van demên dawî de mizgîniyek girîng dane. Wan torgilokek neuralî çêkiriye ku di giştîkirina ziman de jêhatîbûnek mîna mirovî nîşan dide. Ev pêşkeftina bingehîn ne tenê gavek e, lê pêvekek mezin e ber bi pira valahiya di navbera zanîna mirov û kapasîteyên AI-ê de.

Gava ku em bêtir di qada AI-ê de rêve dibin, şiyana van pergalan ku di çarçoveyek cihêreng de, mîna mirovan, ziman fam bikin û bicîh bînin, girîng dibe. Vê destkeftiya vê dawîyê nihêrînek sozdar pêşkêşî pêşerojek dike ku tê de danûstendina di navbera mirov û makîneyê de ji berê organîktir û xwerûtir hîs dike.

Berawirdkirina bi Modelên heyî re

Cîhana AI-ê ji modelên ku dikarin pêvajoyê bikin û bersivê bidin ziman ne xerîb e. Lêbelê, nûbûna vê pêşkeftina vê dawiyê di kapasîteya wê ya zêde ya ji bo giştîkirina zimên de ye. Dema ku li hember modelên damezrandî, mîna yên di binê chatbotên populer de, ev tora neuralî ya nû jêhatîbûnek çêtir nîşan da ku peyvên nû fêrbûyî di ferhengoka xweya heyî de bipelixîne û wan di çarçoveyek nenas de bikar bîne.

Digel ku çêtirîn modelên AI-ê yên îroyîn, mîna ChatGPT, dikarin di gelek senaryoyên danûstendinê de xwe biparêzin, ew hîn jî gava ku ew tê ser yekhevkirina bêkêmasî ya agahdariya zimanî ya nû tê. Ji aliyek din ve, ev tora neuralî ya nû, me nêzikî rastiyekê dike ku makîn dikarin nuwaze û adaptasyona mirovek fam bikin û bi wan re ragihînin.

Fêmkirina Giştîkirina Sîstematîk

Di bingeha vê destkeftiyê de têgeha giştîkirina sîstematîk heye. Tiştê ku mirov dihêle ku meriv bi hewildanek xwe biguhezîne û peyvên ku nû hatine bidestxistin di cîhên cihêreng de bikar bîne. Mînakî, gava ku em têgîna 'fotobomb'ê fam bikin, em bi xwezayê dizanin ku meriv wê di rewşên cihêreng de çawa bikar bîne, gelo ew "du caran bombekirina wêneyê" an "bombekirina wêneyê di dema bangek Zoom de" be. Bi heman rengî, têgihîştina avahiyek hevokê ya mîna "pisik li dû kûçikê digere" dihêle ku em bi hêsanî berevajiya wê fam bikin: "Kûçik pisîkê dişopîne."

Lêbelê, ev şiyana mirovî ya xwerû ji bo AI-yê sînorek dijwar bûye. Torên neuralî yên kevneşopî, ku bingeha lêkolîna îstîxbarata sûnî ne, bi xwezayî xwedan vê jêhatî ne. Ew bi tevlêkirina peyvek nû re mijûl dibin heya ku ew bi berfirehî bi gelek nimûneyên wê peyvê di çarçovê de nehatibin perwerde kirin. Ev tixûb bi dehsalan di nav lêkolînerên AI-ê de mijarek nîqaşê ye, ku nîqaşên li ser zindîbûna torên neuralî wekî ravekek rastîn a pêvajoyên cognitive mirovan vedigire.

Lêkolîna Berfireh

Ji bo kûrkirina kapasîteyên torên neuralî û potansiyela wan a ji bo giştîkirina zimên, a lêkolînek berfireh pêk hat. Lêkolîn tenê bi makîneyan ne sînorkirî bû; 25 beşdarên mirovî bi tevlihevî tevlê bûn, ku ji bo performansa AI-ê wekî pîvanek xebitîn.

Di ceribandinê de zimanek pseudo, komek peyvên çêkirî yên ku ji beşdaran re nenas bûn, bikar anî. Vê yekê piştrast kir ku beşdaran bi rastî ji bo cara yekem van şertan fêr bûn, ji bo ceribandina giştîkirinê nexşeyek paqij peyda kirin. Vî zimannasî du kategoriyên cuda yên peyvan pêk dihat. Kategoriya 'primitive' peyvên mîna 'dax', 'wif' û 'lug' vedihewîne, ku kiryarên bingehîn ên mîna 'derbazbûn' an 'bazdan' nîşan didin. Ji hêla din ve, peyvên 'fonksîyonî' yên razber, mîna 'blicket', 'kiki', û 'fep', ji bo sepandin û berhevkirina van peyvên seretayî qaîdeyên destnîşan kirin, ku rê li rêzikên mîna 'sê caran bazdan' vedike. an jî 'bi paş ve derbas bibe'.

Di pêvajoya perwerdeyê de hêmaneke dîtbarî jî hate danîn. Her peyva seretayî bi çemberek bi rengek taybetî ve girêdayî bû. Mînakî, dorhêlek sor dibe ku 'dax' nîşan bide, dema ku şîn tê wateya 'lug'. Dûv re ji beşdaran re hevbendiyên peyvên seretayî û fonksiyonel hatin pêşandan, digel qalibên derdorên rengîn ên ku encamên sepandina fonksiyonan li ser primitives nîşan didin. Nimûneyek dê hevberkirina peyva 'dax fep' bi sê derdorên sor re be, ku diyar dike ku 'fep' qaîdeyek razber e ku karek sê caran dubare dike.

Ji bo ku têgihiştin û şiyana giştîkirina sîstematîkî ya beşdaran binirxînin, wan bi berhevokên tevlihev ên peyvên seretayî û fonksiyonel hatin pêşkêş kirin. Dûv re ji wan re hate peywirdarkirin ku reng û hejmara dorhêla rast diyar bikin, wan di rêza guncan de bêtir rêz bikin.

Encam û Nerînên Pispor

Encamên vê lêkolînê ne tenê zêdebûnek din e di salnameya lêkolîna AI-ê de; ew guherîna paradîgmayê temsîl dikin. Performansa tora neuralî, ku ji nêz ve neynika giştîkirina sîstematîk a mîna mirovî ye, di nav zanyar û pisporên pîşesaziyê de heyecan û kelecan çêdike.

Dr. Paul Smolensky, zanyarê zanînê yê binavûdeng ê bi pisporiya ziman li Zanîngeha Johns Hopkins, ev yek wekî "serkeftinek di şiyana perwerdekirina toran de ji bo sîstematîkbûnê" silav kir. Daxuyaniya wî mezinahiya vê destkeftiyê radixe ber çavan. Ger torên neuralî werin perwerde kirin ku bi rêkûpêk gelemperî bikin, ew dikarin bi potansiyel gelek serîlêdanan şoreş bikin, ji chatbotan bigire heya arîkarên virtual û pê ve.

Lêbelê, ev pêşkeftin ji pêşkeftinek teknolojîk wêdetir e. Ew li ser nîqaşek dirêj a di civata AI-ê de vedibêje: Ma torên neuralî dikarin bi rastî wekî modelek rastîn a zanîna mirovî xizmet bikin? Nêzîkî çar dehsalan e, vê pirsê lêkolînerên AI-ê di nav nakokiyan de dibîne. Gava ku hinan bi potansiyela torên neuralî bawer dikirin ku pêvajoyên ramanê yên mîna mirovan bişopînin, yên din ji ber tixûbên xwe yên cewherî, nemaze di warê gelemperîkirina zimên de, gumanbar man.

Ev lêkolîn, bi encamên xwe yên hêvîdar re, pîvanan ber bi xweşbînîyê ve dihejîne. Wekî ku Brenden Lake, zanyarek hesabkerî yê naskirî li Zanîngeha New York-ê û hev-nivîskarê lêkolînê, destnîşan kir, dibe ku torên neuralî di paşerojê de têkoşiyane, lê bi nêzîkatiya rast, ew bi rastî dikarin werin çêkirin da ku rûyên zanîna mirovî nîşan bidin.

Berbi Pêşerojek Hevrêziya Mirov-Makîna Bêhûze

Rêwîtiya AI-ê, ji qonaxên wê yên nûjen heya hêza wê ya heyî, ji hêla pêşveçûn û pêşveçûnên domdar ve hatî destnîşan kirin. Ev destkeftiya vê dawiyê di perwerdekirina torên neuralî de ku ziman bi awayekî sîstematîk giştî bike, şahidiyek din a potansiyela bêsînor a AI-yê ye. Gava ku em di vê qonaxê de radiwestin, girîng e ku em encamên berfireh ên pêşkeftinên weha nas bikin. Em nêzikî pêşerojekê dibin ku makîn ne tenê peyvên me fam dikin, lê di heman demê de nuwaze û çarçowe jî dihesibînin, danûstendinek mirov-makîneyê ya bêkêmasî û xwerûtir dike.