قمنا بتجميع قائمة من العبارات والمفاهيم المفيدة لفهم الذكاء الاصطناعي ، ولا سيما السلالة الجديدة من روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT و Bing و Bard.
إذا كنت لا تفهم هذه التفسيرات ، أو ترغب في معرفة المزيد ، فقد ترغب في التفكير في سؤال روبوتات الدردشة نفسها. تعد الإجابة على مثل هذه الأسئلة إحدى أكثر مهاراتهم فائدة ، ومن أفضل الطرق لفهم الذكاء الاصطناعي هو استخدامه. لكن ضع في اعتبارك أنهم في بعض الأحيان يخطئون في الأمور.
يتم طرح روبوتات محادثة Bing و Bard ببطء ، وقد تحتاج إلى الحصول على قوائم الانتظار للوصول إليها. لا توجد قائمة انتظار حاليًا في ChatGPT ، ولكنها تتطلب إنشاء حساب مجاني.
لمزيد من المعلومات حول الذكاء الاصطناعي ، تحقق من سلسلة أجزاء New York Times المكونة من خمسة أجزاء حول كيف تصبح خبيرًا في روبوتات الدردشة.
الأنسنة: ميل الناس إلى عزو صفات أو خصائص شبيهة بالبشر إلى روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، قد تفترض أنه لطيف أو قاسي بناءً على إجاباته ، على الرغم من أنه غير قادر على الشعور بالعواطف ، أو قد تعتقد أن الذكاء الاصطناعي حساس لأنه جيد جدًا في تقليد اللغة البشرية.
تحيز: نوع من الخطأ يمكن أن يحدث في نموذج لغة كبير إذا تم تشويه مخرجاته بواسطة بيانات تدريب النموذج. على سبيل المثال ، قد يربط النموذج سمات أو مهن معينة بجنس أو جنس معين ، مما يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة واستجابات مسيئة.
جيل جديد من روبوتات المحادثة
عالم جديد شجاع. أشعلت مجموعة جديدة من روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تدافعًا لتحديد ما إذا كانت التكنولوجيا يمكن أن تقلب اقتصاديات الإنترنت ، وتحول القوى العاملة اليوم إلى باقات ، وتخلق عمالقة الصناعة القادمين. فيما يلي الروبوتات التي يجب معرفتها:
السلوك الناشئ: قدرات غير متوقعة أو غير مقصودة في نموذج لغوي كبير ، يتم تمكينها من خلال أنماط التعلم والقواعد الخاصة بالنموذج من بيانات التدريب الخاصة به. على سبيل المثال ، يمكن للنماذج التي تم تدريبها على مواقع البرمجة والتشفير كتابة كود جديد. تشمل الأمثلة الأخرى القدرات الإبداعية مثل تأليف الشعر والموسيقى والقصص الخيالية.
الذكاء الاصطناعي التوليدي: التكنولوجيا التي تنشئ المحتوى – بما في ذلك النصوص والصور والفيديو ورمز الكمبيوتر – عن طريق تحديد الأنماط بكميات كبيرة من بيانات التدريب ، ثم إنشاء مواد أصلية لها خصائص مماثلة. تتضمن الأمثلة ChatGPT للنص و DALL-E و Midjourney للصور.
هلوسة: ظاهرة معروفة في نماذج اللغات الكبيرة ، حيث يقدم النظام إجابة غير صحيحة من الناحية الواقعية أو غير ذات صلة أو لا معنى لها ، بسبب قيود في بيانات التدريب وبنيته.
نموذج لغة كبير: نوع من الشبكات العصبية التي تتعلم المهارات – بما في ذلك توليد النثر وإجراء المحادثات وكتابة كود الكمبيوتر – من خلال تحليل كميات هائلة من النصوص عبر الإنترنت. الوظيفة الأساسية هي التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل ، لكن هذه النماذج فاجأت الخبراء بتعلم قدرات جديدة.
معالجة اللغة الطبيعية: التقنيات التي تستخدمها النماذج اللغوية الكبيرة لفهم اللغة البشرية وتوليدها ، بما في ذلك تصنيف النص وتحليل المشاعر. غالبًا ما تستخدم هذه الأساليب مزيجًا من خوارزميات التعلم الآلي والنماذج الإحصائية والقواعد اللغوية.
الشبكة العصبية: نظام رياضي ، على غرار الدماغ البشري ، يتعلم المهارات من خلال إيجاد الأنماط الإحصائية في البيانات. يتكون من طبقات من الخلايا العصبية الاصطناعية: تتلقى الطبقة الأولى بيانات الإدخال ، وتخرج الطبقة الأخيرة النتائج. حتى الخبراء الذين ينشئون الشبكات العصبية لا يفهمون دائمًا ما يحدث فيما بينها.
حدود: القيم العددية التي تحدد بنية وسلوك نموذج لغة كبير ، مثل القرائن التي تساعده على تخمين الكلمات التالية. يُعتقد أن أنظمة مثل GPT-4 تحتوي على مئات المليارات من المعلمات.
تعزيز التعلم: تقنية تُعلِّم نموذجًا للذكاء الاصطناعي للعثور على أفضل نتيجة عن طريق التجربة والخطأ ، وتلقي المكافآت أو العقوبات من خوارزمية بناءً على نتائجها. يمكن تحسين هذا النظام من خلال تقديم ملاحظات للبشر حول أدائه ، في شكل تقييمات وتصحيحات واقتراحات.
نموذج المحولات: بنية الشبكة العصبية مفيدة لفهم اللغة التي لا تحتاج إلى تحليل كلمة واحدة في كل مرة ولكن يمكنها النظر إلى جملة كاملة في وقت واحد. كان هذا اختراقًا للذكاء الاصطناعي ، لأنه مكّن النماذج من فهم السياق والتبعيات طويلة المدى في اللغة. تستخدم المحولات تقنية تسمى الانتباه الذاتي ، والتي تسمح للنموذج بالتركيز على كلمات معينة مهمة في فهم معنى الجملة.
