در سالهای اخیر ، هوش مصنوعی (AI) به عنوان ابزاری عملی برای نوآوری در سراسر صنایع ظاهر شده است. در خط مقدم این پیشرفت ، مدل های بزرگ زبان (LLM) به دلیل توانایی آنها در درک و تولید زبان انسانی شناخته شده اند. در حالی که LLM ها در کارهایی مانند AI مکالمه و ایجاد محتوا عملکرد خوبی دارند ، آنها اغلب با چالش های پیچیده در دنیای واقعی که نیاز به استدلال و برنامه ریزی ساختاری دارند ، مبارزه می کنند.
به عنوان مثال ، اگر از LLMS بخواهید یک سفر تجاری چند شهر را برنامه ریزی کند که شامل هماهنگی برنامه های پرواز ، زمان جلسه ، محدودیت های بودجه و استراحت کافی باشد ، می توانند پیشنهاداتی را برای جنبه های فردی ارائه دهند. با این حال ، آنها غالباً در ادغام این جنبه ها با چالش هایی روبرو هستند تا به طور مؤثر اولویت های رقابتی را متعادل کنند. این محدودیت حتی آشکارتر می شود زیرا LLM ها به طور فزاینده ای برای ساختن عوامل هوش مصنوعی که قادر به حل مشکلات دنیای واقعی هستند ، به طور فزاینده ای استفاده می شود.
Google DeepMind اخیراً راه حلی برای رفع این مشکل تهیه کرده است. با الهام از انتخاب طبیعی ، این رویکرد ، معروف به تکامل ذهن، استراتژی های حل مسئله را از طریق سازگاری تکراری اصلاح می کند. با هدایت LLM ها در زمان واقعی ، به آنها این امکان را می دهد تا کارهای پیچیده دنیای واقعی را به طور مؤثر برطرف کرده و با سناریوهای پویا سازگار شوند. در این مقاله ، ما بررسی خواهیم کرد که چگونه این روش نوآورانه ، کاربردهای بالقوه آن و چه معنی برای آینده حل مسئله AI را محور دارد.
چرا LLMS با استدلال و برنامه ریزی پیچیده مبارزه می کند
LLM ها برای پیش بینی کلمه بعدی در یک جمله با تجزیه و تحلیل الگوهای در مجموعه داده های متن بزرگ ، مانند کتاب ، مقاله و محتوای آنلاین ، آموزش داده می شوند. این به آنها اجازه می دهد تا پاسخ هایی را ایجاد کنند که منطقی و از نظر متنی مناسب به نظر برسند. با این حال ، این آموزش مبتنی بر شناخت الگوهای به جای درک معنی است. در نتیجه ، LLM ها می توانند متنی را تولید کنند که منطقی به نظر می رسد اما با وظایفی که نیاز به استدلال عمیق تر یا برنامه ریزی ساختاری دارند ، مبارزه می کنند.
محدودیت اصلی در نحوه پردازش اطلاعات LLMS نهفته است. آنها بر روی احتمالات یا الگوهای به جای منطق تمرکز می کنند ، به این معنی که آنها می توانند وظایف جدا شده را انجام دهند – مانند پیشنهاد گزینه های پرواز یا توصیه های هتل – اما وقتی این کارها باید در یک برنامه منسجم ادغام شوند ، شکست می خورند. این امر همچنین حفظ زمینه با گذشت زمان برای آنها دشوار است. کارهای پیچیده اغلب نیاز به پیگیری تصمیمات قبلی و سازگاری با ایجاد اطلاعات جدید دارند. LLM ها ، با این حال ، تمایل به از دست دادن تمرکز در تعامل گسترده دارند و منجر به خروجی های تکه تکه یا متناقض می شوند.
تکامل ذهن چگونه کار می کند
تکامل ذهن DeepMind با اتخاذ اصول از تکامل طبیعی ، این کاستی ها را به وجود می آورد. این رویکرد به جای تولید یک پاسخ واحد به یک پرس و جو پیچیده ، چندین راه حل بالقوه ایجاد می کند ، به طور تکراری آنها را اصلاح می کند و بهترین نتیجه را از طریق یک فرآیند ارزیابی ساختار یافته انتخاب می کند. به عنوان مثال ، ایده های طوفان مغزی تیم را برای یک پروژه در نظر بگیرید. برخی از ایده ها عالی هستند ، برخی دیگر کمتر از این. این تیم همه ایده ها را ارزیابی می کند ، بهترین ها را نگه می دارد و بقیه را دور می کند. آنها سپس بهترین ایده ها را بهبود می بخشند ، تغییرات جدیدی را معرفی می کنند و روند را تکرار می کنند تا به بهترین راه حل برسند. Mind Evolution این اصل را در LLMS اعمال می کند.
در اینجا تفکیک نحوه عملکرد آن آورده شده است:
- نسل: این روند با ایجاد LLM چندین پاسخ به یک مشکل معین آغاز می شود. به عنوان مثال ، در یک کار برنامه ریزی سفر ، مدل ممکن است برنامه های مختلف را بر اساس بودجه ، زمان و ترجیحات کاربر تهیه کند.
- ارزیابی: هر راه حل در برابر یک عملکرد تناسب اندام ارزیابی می شود ، معیاری از چگونگی برآورده کردن نیازهای وظایف. پاسخ های با کیفیت پایین دور ریخته می شوند ، در حالی که امیدوار کننده ترین نامزدها به مرحله بعدی می روند.
- پالایش: یک نوآوری منحصر به فرد از تکامل ذهن ، گفتگو بین دو شخص در LLM است: نویسنده و منتقد. نویسنده راه حل ها را پیشنهاد می کند ، در حالی که منتقد نقص ها را مشخص می کند و بازخورد ارائه می دهد. این گفتگوی ساختار یافته آینه ای را نشان می دهد که چگونه انسان ایده ها را از طریق نقد و تجدید نظر تصحیح می کند. به عنوان مثال ، اگر نویسنده یک برنامه سفر را پیشنهاد کند که شامل بازدید از رستوران بیش از بودجه باشد ، این منتقد به این موضوع اشاره می کند. سپس نویسنده برنامه را برای رسیدگی به نگرانی های منتقدان تجدید نظر می کند. این فرآیند LLM ها را قادر می سازد تا تجزیه و تحلیل عمیقی را انجام دهند که قبلاً نمی توانست با استفاده از سایر تکنیک های سریع انجام شود.
- بهینه سازی تکراری: راه حل های تصفیه شده برای تولید راه حل های تصفیه شده تحت ارزیابی و نوترکیب بیشتر قرار می گیرند.
با تکرار این چرخه ، تکامل ذهن به طور تکراری کیفیت راه حل ها را بهبود می بخشد ، LLM ها را قادر می سازد تا به چالش های پیچیده تری بپردازند.
تکامل ذهن در عمل
DeepMind این رویکرد را آزمایش کرد معیارهای مانند مسافر وت برنامه طبیعیبشر با استفاده از این رویکرد ، Gemini Google به میزان موفقیت 95.2 ٪ در Travelplanner دست یافت که این یک پیشرفت برجسته از پایه 5.6 ٪ است. با پیشرفت پیشرفته تر Gemini Pro ، میزان موفقیت به نزدیک به 99.9 ٪ افزایش یافته است. این عملکرد تحول آمیز اثربخشی تکامل ذهن را در پرداختن به چالش های عملی نشان می دهد.
جالب اینجاست که اثربخشی مدل با پیچیدگی کار رشد می کند. به عنوان مثال ، در حالی که روش های تک گذر با برنامه های چند روزه که شامل چندین شهر بود ، تلاش می کردند ، تکامل ذهن به طور مداوم بهتر عمل می کند و حتی با افزایش تعداد محدودیت ها ، میزان موفقیت بالایی را حفظ می کند.
چالش ها و مسیرهای آینده
علیرغم موفقیت آن ، تکامل ذهن بدون محدودیت نیست. این رویکرد به دلیل فرآیندهای ارزیابی و پالایش تکراری ، به منابع محاسباتی قابل توجهی نیاز دارد. به عنوان مثال ، حل یک کار با برنامه مسافرتی با تکامل ذهن ، سه میلیون توکن و 167 تماس API را مصرف می کند – از نظر اساسی بیشتر از روشهای معمولی. با این حال ، این رویکرد مانند جستجوی جامع مانند جستجوی جامع ، کارآمدتر از استراتژی های حرکات وحشیانه است.
علاوه بر این ، طراحی توابع تناسب اندام مؤثر برای کارهای خاص می تواند یک کار چالش برانگیز باشد. تحقیقات آینده ممکن است در بهینه سازی کارآیی محاسباتی و گسترش کاربرد تکنیک در طیف گسترده تری از مشکلات ، مانند نوشتن خلاق یا تصمیم گیری پیچیده متمرکز باشد.
یکی دیگر از مناطق جالب برای اکتشاف ، ادغام ارزیاب های خاص دامنه است. به عنوان مثال ، در تشخیص پزشکی ، شامل دانش تخصصی در عملکرد تناسب اندام می تواند دقت و قابلیت اطمینان مدل را بیشتر کند.
برنامه های فراتر از برنامه ریزی
اگرچه تکامل ذهن عمدتاً در مورد کارهای برنامه ریزی ارزیابی می شود ، اما می تواند در حوزه های مختلف از جمله نوشتن خلاق ، کشف علمی و حتی تولید کد اعمال شود. به عنوان مثال ، محققان معیار به نام Stegpoet را معرفی کرده اند که مدل را برای رمزگذاری پیام های پنهان در شعرها به چالش می کشد. اگرچه این کار دشوار است ، اما تکامل ذهن با دستیابی به نرخ موفقیت تا 79.2 ٪ از روشهای سنتی فراتر می رود.
توانایی تطبیق و تکامل راه حل ها در زبان طبیعی ، امکانات جدیدی را برای مقابله با مشکلات که رسمی بودن آن دشوار است ، مانند بهبود گردش کار یا تولید طرح های نوآورانه محصول ، باز می کند. با استفاده از قدرت الگوریتم های تکاملی ، تکامل ذهن یک چارچوب انعطاف پذیر و مقیاس پذیر برای تقویت قابلیت های حل مسئله LLM ها فراهم می کند.
خط پایین
تکامل ذهن DeepMind یک روش عملی و مؤثر برای غلبه بر محدودیت های کلیدی در LLM ها را معرفی می کند. با استفاده از پالایش مکرر با الهام از انتخاب طبیعی ، توانایی این مدل ها را برای انجام کارهای پیچیده و چند مرحله ای که نیاز به استدلال و برنامه ریزی ساختاری دارند ، تقویت می کند. این رویکرد در حال حاضر موفقیت چشمگیری در سناریوهای چالش برانگیز مانند برنامه ریزی سفر نشان داده و نوید را در حوزه های متنوع ، از جمله نوشتن خلاق ، تحقیقات علمی و تولید کد نشان می دهد. در حالی که چالش هایی مانند هزینه های محاسباتی بالا و نیاز به عملکرد تناسب اندام به خوبی طراحی شده باقی مانده است ، این رویکرد یک چارچوب مقیاس پذیر برای بهبود قابلیت های هوش مصنوعی فراهم می کند. Mind Evolution مرحله ای را برای سیستم های قدرتمندتر هوش مصنوعی قادر به استدلال و برنامه ریزی برای حل چالش های دنیای واقعی تعیین می کند.
