يقول عالم منظمة العفو الدولية الرئيسية في ميتا إن تحجيم الذكاء الاصطناعى لن يجعله أكثر ذكاءً
لسنوات ، تخلت صناعة الذكاء الاصطناعى بمجموعة من المبادئ المعروفة باسم “قوانين التحجيم”. حددهم الباحثون في Openai في ورقة Seminal 2020 ، “تحجيم قوانين نماذج اللغة العصبية”.
وكتب المؤلفون: “يعتمد أداء النموذج بقوة على الحجم ، والذي يتكون من ثلاثة عوامل: عدد معلمات النموذج N (باستثناء التضمين) ، وحجم مجموعة البيانات D ، وكمية حساب C المستخدمة للتدريب”.
في جوهرها ، أكثر من ذلك عندما يتعلق الأمر ببناء الذكاء الاصطناعي للغاية. لقد غذت هذه الفكرة استثمارات ضخمة في مراكز البيانات التي تسمح لنماذج الذكاء الاصطناعى بالتعلم والتعلم من كميات هائلة من المعلومات الحالية.
لكن في الآونة الأخيرة ، بدأ خبراء الذكاء الاصطناعي عبر وادي السيليكون في تحدي تلك العقيدة.
وقال يان ليكون ، عالم منظمة العفو الدولية في ميتا ، في الجامعة الوطنية في سنغافورة يوم الأحد: “إن أكثر المشاكل إثارة للاهتمام بشكل سيء للغاية”. “لا يمكنك فقط افتراض أن المزيد من البيانات والمزيد من الحساب تعني الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً.”
يعتمد نقطة Lecun على فكرة أن تدريب الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من الموضوع الأساسي ، مثل بيانات الإنترنت ، لن يؤدي إلى نوع من الإلغاء. الذكاء الذكي هو سلالة مختلفة.
وقال “الخطأ هو أن الأنظمة البسيطة للغاية ، عندما تعمل من أجل مشاكل بسيطة ، يقوم الناس باستخراجهم للاعتقاد بأنهم سيعملون في مشاكل معقدة”. “إنهم يقومون ببعض الأشياء المذهلة ، لكن ذلك يخلق دينًا من التحجيم الذي تحتاجه فقط لتوسيع نطاق الأنظمة أكثر وسيصبحون بشكل طبيعي أكثر ذكاءً.”
في الوقت الحالي ، يتم تضخيم تأثير التحجيم لأن العديد من أحدث الاختراقات في الذكاء الاصطناعى “سهل حقًا”. وقال إن أكبر نماذج لغوية كبيرة اليوم يتم تدريبها على كمية المعلومات في القشرة البصرية لطفل يبلغ من العمر أربع سنوات.
وأضاف: “عندما تتعامل مع مشاكل في العالم الحقيقي مع الغموض وعدم اليقين ، فإن الأمر لم يعد يتعلق فقط بالتوسيع”.
كانت تقدم الذكاء الاصطناعى تباطؤ في الآونة الأخيرة. هذا يرجع ، جزئياً ، إلى مجموعة من البيانات العامة القابلة للاستخدام.
Lecun ليس الباحث البارز الوحيد الذي يشكك في قوة التحجيم. قال المدير التنفيذي لشركة Scale AI Alexandr Wang إن القياس هو “أكبر سؤال في الصناعة” في مؤتمر وادي الدماغ العام الماضي. وصفها الرئيس التنفيذي لشركة Cohere Aidan Gomez بأنها “أكثر أغلفة” لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.
ليكون يدعو إلى نهج تدريب أكثر قائمة على العالم.
وقال خلال حديثه يوم الأحد: “نحتاج إلى أنظمة منظمة العفو الدولية التي يمكن أن تتعلم مهام جديدة بسرعة. إنهم بحاجة إلى فهم العالم المادي – وليس فقط النص واللغة ولكن العالم الحقيقي – لديهم مستوى من الفطرة السليمة ، والقدرات على التفكير والتخطيط ، والذاكرة المستمرة – كل الأشياء التي نتوقعها من الكيانات الذكية”.
في العام الماضي ، في حلقة من بودكاست Lex Fridman ، قال LeCun إنه على عكس نماذج اللغة الكبيرة ، والتي يمكن أن تتنبأ فقط بخطواتها التالية بناءً على الأنماط ، فإن النماذج العالمية لها مستوى أعلى من الإدراك. “المكون الإضافي لنموذج العالم هو شيء يمكن أن يتنبأ بكيفية تطور العالم نتيجة لاتخاذ إجراء قد تتخذه.”
