هوش مصنوعی (AI) در زمان‌های اخیر در میان گفتگوهای رسانه‌ها دامنه پیدا کرده است، و مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در مرکز توجه قرار گرفته‌اند. این مدل‌ها که توسط برنامه‌های پیچیده تغذیه می‌شوند، توانایی تقلید نوشتار انسانی را دارند و به ظاهر مقالات اصلی تولید می‌کنند. با این حال، اهمیت سوال کردن از واقعیت توانمندی‌ها و محدودیت‌های واقعی هوش مصنوعی ضروری است.
طرفداران AI اغلب اثربخشی سیستم‌های بررسی املایی را به عنوان شواهد پیشرفت AI مطرح می‌کنند. این سیستم‌ها که بر مدل‌های زبان کوچک تکیه می‌کنند، سال‌ها استفاده می‌شوند تا اشتباهات املایی را تشخیص دهند. به عنوان یک ویراستار انگلیسی برای یک مجله تخصصی در زمینه گونه‌های حشرات آسیایی، از یک سیستم بررسی املایی برای اصلاح مقالات استفاده می‌کنم. با این حال، خود را در حال نادیده گرفتن بیشتر اشتباهاتی که سیستم نشان می‌دهد می یابم چرا که آن دارای توانایی درک متن یا فهم معنای تعبیر پشت کلمات نیست.
مفهوم درک AI توسط توسعه LLM ها دچار چالش بیشتر شده است. این مدل‌ها از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنند، تقلید رفتار نورون‌ها برای پیش‌بینی کلمه بعدی احتمالی بر اساس متن وارد شده. در حالی که LLMها می‌توانند جملات منسجم تولید کنند، در نهایت داده‌های موجود را بازسازی می‌کنند و به تمایل به نمایش بیشتری و ربط نادرست موجود در پایگاه داده زبانی خود هستند.
تولید مقالات از طریق LLM ها شامل یک مجموعه پیچیده از فرایندها است شامل توکن سازی، پاکسازی مجموعه داده‌ها و یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی. با این حال، ادعا کردن این که این چت‌بات‌های AI دارای “دانش” هستند، گمراه‌کننده است. در واقع، آنها اطلاعات را منتقل می‌کنند تا دارای فهم واقعی نباشند. کامپیوترها تجربه حسی ندارند، اطلاعاتی که آنها پردازش می‌کنند از معنی خالی بی‌محتوا می‌مانند.
این امر مسائل مهمی را برای مدرسین و والدین ایجاد می‌کند. به جای وابستگی صرفا به محتوای تولید شده توسط AI، ضروری است که اولویت دادن به آموزش چهره به چهره و تکالیفی که دانش آموزان را به برداشت از تجربیات واقعی تشویق می‌کنند. با جا انداختن تجربیات معنادار خود به مقالات خود، دانش‌آموزان می‌توانند فهم واقعی را توسعه دهند و ارتباط بین دنیای مجازی و فیزیکی را برقرار کنند.
هرچند که هوش مصنوعی همچنان در حال تکامل و مشارکت در زمینه‌های مختلف است، ضروری است که محدودیت‌های آن را شناخت. قدرت تجربه و بینش انسانی نمی‌تواند توسط هوش مصنوعی جایگزین شود. بنابراین، ما را بر انگیزه دهیم تا به تعقیب تجربیات معنادار تشویق کنیم و به دانش‌آموزان توصیه کنیم که ثروت زندگی را فراتر از صفحه‌های نمایشگر از آن لذت ببرند.
سوالات متداول:
1. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) چیستند و چه کارهایی می‌توانند انجام دهند؟
مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مدل‌هایی هستند که از برنامه‌های پیچیده برای تقلید نوشتار انسانی و تولید مقالات به نظر می‌رسند استفاده می‌کنند. آنها از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنند تا کلمه بعدی احتمالی را بر اساس متن وارد شده پیش‌بینی کنند. هرچند که می‌توانند جملات منسجم تولید کنند، داده‌های موجود را بازسازی می‌کنند و به تمایل به نمایش بیشتری و ربط نادرست موجود در پایگاه داده زبانی خود هستند.
2. چقدر سیستم‌های بررسی املایی در تشخیص اشتباهات املایی مؤثر هستند؟
سیستم‌های بررسی املایی که بر مدل‌های زبان کوچک تکیه می‌کنند، سال‌ها استفاده می‌شوند تا اشتباهات املایی را تشخیص دهند. با این حال، آنها از توانایی درک متن و فهم معنای کلمات خود بی‌فایده هستند و بنابراین تأثیربخشی آنها محدود است.
3. مسائلی که با توانایی درک AI وجود دارد چه می‌باشند؟
توانایی درک AI توسط توسعه LLM ها چالش برانگیزتر شده است. هرچند که می‌توانند متن تولید کنند، آنها اطلاعات را منتقل می‌کنند تا دارای فهم واقعی نباشند. کامپیوترها تجربه حسی ندارند، اطلاعاتی که آنها پردازش می‌کنند از معنی خالی بی‌محتوا می‌مانند.
4. مدرسین و والدین باید در آموزش چه موردی را اولویت دهند؟
به جای وابستگی صرفا به محتواهای تولید شده توسط AI، ضروری است که اولویت دادن به آموزش چهره به چهره و تکالیفی که دانش‌آموزان را به برداشت از تجربیات واقعی تشویق می‌کنند. با جا انداختن تجربیات معنادار خود به مقالات خود، دانش‌آموزان می‌توانند فهم واقعی را توسعه دهند و ارتباط بین دنیای مجازی و فیزیکی را برقرار کنند.
مفاهیم کلیدی و اصطلاحات فنی:
– هوش مصنوعی (AI): شبیه سازی هوش انسانی توسط ماشین‌ها.
– مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): مدل‌هایی که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تقلید نوشتار انسانی و تولید مقالات اصلی استفاده می‌کنند.
– سیستم‌های بررسی املایی: سیستم‌هایی که اشتباهات املایی را در متن تشخیص می‌دهند و اغلب به مدل‌های زبان کوچک تکیه می‌کنند.
– شبکه‌های عصبی مصنوعی: سیستم‌های محاسباتی الهام گرفته شده از رفتار نورون‌ها که در LLMها برای پیش‌بینی کلمه بعدی بر اساس متن وارد شده استفاده می‌شوند.
The source of the article is from the blog krama.net