ما هي المساحة التي يمكن أن نصمم بها نماذج في العالم؟

تكلنوجيا

ما هي المساحة التي يمكن أن نصمم بها نماذج في العالم؟


دان روكمور، مدير معهد نيوكوم للعلوم الحاسوبية في كلية دارتموث، الكتابة لمجلة نيويوركر: في الآونة الأخيرة، اكتسبت النمذجة الإحصائية نوعًا جديدًا من الأهمية كمحرك للذكاء الاصطناعي – وتحديدًا في شكل الشبكات العصبية العميقة التي تعمل، من بين أمور أخرى، على تشغيل نماذج لغوية كبيرة، مثل GPTs الخاصة بـ OpenAI، حيث تقوم هذه الأنظمة بغربلة مجموعات واسعة من البيانات. نص لإنشاء نموذج إحصائي للتعبير المكتوب، يتم إدراكه على أنه احتمالية حدوث كلمات معينة في سياقات معينة. بدلًا من محاولة ترميز نظرية مبدئية حول كيفية إنتاجنا للكتابة، فهي شكل مسبب للدوار من ملاءمة المنحنى؛ تجد أكبر النماذج أفضل الطرق لربط مئات الآلاف من الخلايا العصبية الرياضية البسيطة، باستخدام تريليونات من المعلمات. فهي تنشئ بنية بيانات واسعة تشبه مجموعة متشابكة من أضواء عيد الميلاد التي تحاول أنماطها المتقطعة التقاط جزء من استخدام الكلمات التاريخية. الخلايا العصبية مستمدة من النماذج الرياضية للخلايا العصبية البيولوجية التي صاغها في الأصل وارن س. ماكولوتش ووالتر بيتس، في ورقة بحثية تاريخية عام 1943، بعنوان “حساب التفاضل والتكامل المنطقي للأفكار الجوهرية في النشاط العصبي”. جادل ماكولوتش وبيتس بأن نشاط الدماغ يمكن اختزاله إلى نموذج من وحدات المعالجة البسيطة المترابطة، التي تستقبل وترسل الأصفار والآحاد فيما بينها بناءً على قواعد بسيطة نسبيًا للتنشيط وإلغاء التنشيط.

كان المقصود من نموذج ماكولوتش-بيتس أن يكون بمثابة خطوة تأسيسية في مشروع أكبر، بقيادة ماكولوتش، للكشف عن الأساس البيولوجي للطب النفسي. لم يتخيل ماكولوتش وبيتس أبدًا أنه يمكن تدريب الخلايا العصبية الكرتونية الخاصة بهم، باستخدام البيانات، بحيث ترتبط حالات التشغيل والإيقاف بخصائص معينة في تلك البيانات. لكن آخرين رأوا هذا الاحتمال، وقام الباحثون الأوائل في مجال التعلم الآلي بتجربة شبكات صغيرة من الخلايا العصبية الرياضية، مما أدى بشكل فعال إلى إنشاء نماذج رياضية للبنية العصبية للأدمغة البسيطة، ليس للقيام بالطب النفسي ولكن لتصنيف البيانات. وكانت النتائج أقل بكثير من مذهلة. لم يكن الأمر كذلك إلا بعد أن أصبحت كميات هائلة من البيانات الجيدة – مثل النصوص – متاحة بسهولة، حيث اكتشف علماء الكمبيوتر مدى قوة نماذجهم عند تنفيذها على نطاقات واسعة. إن القدرات التنبؤية والتوليدية لهذه النماذج في العديد من السياقات تفوق الإعجاب. لسوء الحظ، يأتي ذلك على حساب فهم كيفية قيامهم بما يفعلونه. هناك مجال جديد يسمى قابلية التفسير (أو XA.I.، للذكاء الاصطناعي “القابل للتفسير”)، وهو علم أعصاب الشبكات العصبية الاصطناعية.

هذه قصة أصل مفيدة لمجال البحث. يبدأ هذا المجال بالتركيز على الآلية الأساسية والمحددة جيدًا، وهي نشاط خلية عصبية واحدة. وبعد ذلك، مع تطور التكنولوجيا، يزداد التعتيم؛ ومع اتساع نطاق نجاح هذا المجال، يتسع أيضًا طموح مطالباته. إن التناقض مع النمذجة المناخية واضح. لقد توسعت النماذج المناخية من حيث الحجم والمدى، ولكن في كل خطوة يجب أن تلتزم النماذج بحقيقة تاريخية قابلة للقياس. وحتى نماذج كوفيد-19 أو الانتخابات يجب قياسها مقابل بيانات خارجية. نجاح التعلم العميق مختلف. يتم ضبط تريليونات من المعلمات بدقة على مجموعات أكبر وأكبر تكشف عن المزيد والمزيد من الارتباطات عبر مجموعة من الظواهر. إن نجاح هذا النهج المبني على البيانات لا يخلو من المخاطر. إننا نجازف بالخلط بين النجاح ومهام محددة جيدًا وفهم الظاهرة الأساسية -الفكر- التي حفزت النماذج في المقام الأول.

جزء من المشكلة هو أننا، في كثير من الحالات، نريد في الواقع استخدام النماذج كبديل للتفكير. هذا هو سبب الردع للنمذجة – الاستبدال. ومن المفيد أن نتذكر قصة إيكاروس. لو أنه قام للتو بالطيران تحت الشمس. حقيقة أن أجنحته تعمل بالقرب من مستوى سطح البحر لا تعني أنها كانت تصميمًا جيدًا للغلاف الجوي العلوي. إذا لم نفهم كيف يعمل النموذج، فإننا لسنا في وضع جيد لمعرفة حدوده حتى يحدث خطأ ما. بحلول ذلك الوقت قد يكون قد فات الأوان. يوجين فيجنر، الفيزيائي الذي لاحظ “الفعالية غير المعقولة للرياضيات”، حصر رهبته وتعجبه في قدرتها على وصف العالم غير الحي. تسير الرياضيات وفقًا لمنطقها الداخلي، ولذا فمن الملفت للنظر أن استنتاجاتها تنطبق على الكون المادي؛ وفي الوقت نفسه، تختلف كيفية حدوثها كلما ابتعدنا عن الفيزياء. يمكن أن تساعدنا الرياضيات في تسليط الضوء على العوالم المظلمة، لكن يجب علينا أن ننظر بشكل نقدي، ونتساءل دائمًا عن سبب فعالية الرياضيات، ونتعرف على الأماكن التي لا توجد فيها، ونضغط على الأماكن الواقعة بينهما.



Source link

Back To Top
FREE IPHONE FRO AVAKIN LIFE CHE CASH FRENZY CAS NEW SIMCITY BUI HOW TO GET FREE SIMCITY BUILDIT GET 10 50 FREE NEW DICE DREAMS HOW I GOT UNLIM FREE AMAZON GIF AVAKIN LIFE MOD LILEKS README M Fraud-Free Shop FIRE KIRIN 100 SWAGBUCKS EARN AVAKIN LIFE MOD COME OTTENERE U NEW HOW TO GET FREE PRINTABLE TÉLÉCHARGE GTA HOW TO GET FREE FREE CELL PHONE 2 Ways To Make NEW NEW WAY TO FREE GOVERNMENT Free iTunes Sto 100 LEGIT CANDY FREE INSTAGRAM CREATING FREE G 12 LEGIT WAYS T HOW TO GET IMVU BADOO DATING AP FREE EARN GEMS 2024 STEVEN UNI