هوش مصنوعی مولد در سال های اخیر پیشرفت های چشمگیری داشته است. می تواند مقاله بنویسد، هنر بیافریند و حتی آهنگ بسازد. اما وقتی نوبت به درست کردن حقایق می رسد، اغلب کوتاهی می کند. ممکن است با اطمینان به شما بگوید که گورخرها در زیر آب زندگی می کنند یا برج ایفل در رم است. در حالی که این اشتباهات ممکن است بی ضرر به نظر برسند، به یک مسئله بزرگتر اشاره می کنند: اعتماد. در حوزه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، حقوقی یا مالی، ما نمی‌توانیم از عهده هوش مصنوعی چنین خطاهایی برآییم.
اینجاست که هوش مصنوعی عصبی سمبلیک می تواند کمک کند. با ترکیب قدرت شبکه های عصبی با منطق هوش مصنوعی نمادین، می توان برخی از مشکلات قابلیت اطمینان را که هوش مصنوعی مولد با آن مواجه است، حل کرد. با هوش مصنوعی عصبی سمبلیک، می‌توانیم سیستم‌هایی بسازیم که نه تنها پاسخ‌ها را تولید کنند، بلکه پاسخ‌هایی را تولید کنند که بتوانیم به آنها اعتماد کنیم.
چرا هوش مصنوعی مولد غیرقابل اعتماد است؟
هوش مصنوعی مولد با تجزیه و تحلیل الگوها در مقادیر انبوه داده کار می کند. به این ترتیب پیش بینی می کند که کدام کلمه یا تصویر بعدی می آید. این مانند یک ابزار تکمیل خودکار پیشرفته است که فوق‌العاده همه کاره است، اما واقعاً چیزی را «نمی‌داند». این فقط شانس را بازی می کند. این اتکا به احتمالات می تواند آن را غیرقابل پیش بینی کند. هوش مصنوعی مولد همیشه محتمل ترین گزینه را انتخاب نمی کند. در عوض، از میان طیف وسیعی از احتمالات بر اساس الگوهایی که آموخته است، انتخاب می کند. این تصادفی بودن می تواند آن را خلاق کند، اما همچنین به این معنی است که همان ورودی می تواند به خروجی های متفاوتی منجر شود. این ناهماهنگی در موقعیت‌های جدی که به پاسخ‌های قابل اعتماد نیاز داریم، به مشکل تبدیل می‌شود.
هوش مصنوعی مولد حقایق را درک نمی کند. الگوها را تقلید می کند، به همین دلیل است که گاهی اوقات چیزها را می سازد و آنها را واقعی نشان می دهد. این تمایل هوش مصنوعی اغلب به عنوان شناخته شده است توهم. به عنوان مثال، هوش مصنوعی ممکن است نقل قولی از یک فرد مشهور اختراع کند یا نقل قولی ایجاد کند که وجود ندارد. این زمانی مفید است که ما نیاز به ایجاد محتوای جدید داریم، اما می تواند یک مشکل جدی باشد، به خصوص زمانی که از هوش مصنوعی برای ارائه مشاوره در مورد مسائل پزشکی، حقوقی یا مالی استفاده می شود. این می تواند مردم را گمراه کند تا به اطلاعاتی که به سادگی درست نیستند اعتماد کنند.
بدتر از آن، زمانی که هوش مصنوعی اشتباه می کند، خودش را توضیح نمی دهد. هیچ راهی برای بررسی اینکه چرا پاسخ خاصی داده یا چگونه آن را برطرف کنیم وجود ندارد. این در اصل یک جعبه سیاه است که استدلال خود را در درهم تنیده ای از وزن ها و احتمالات ریاضی پنهان می کند. این می تواند زمانی که شما یک توصیه ساده یا کمک معمولی می خواهید خوب باشد، اما زمانی که تصمیمات هوش مصنوعی شروع به تأثیرگذاری بر مواردی مانند مراقبت های بهداشتی، شغل یا امور مالی می کند بسیار نگران کننده است. اگر یک هوش مصنوعی درمان را پیشنهاد کند یا تصمیمی برای استخدام بگیرد، ندانستن چرا آن پاسخ را انتخاب کرده است، اعتماد به آن را سخت می کند.
در هسته خود، هوش مصنوعی مولد یک تطبیق الگو است. دلیل نمی کند و فکر نمی کند. با تقلید از داده هایی که روی آن آموزش داده شده است، پاسخ ایجاد می کند. این باعث می شود که انسان به نظر برسد، اما همچنین آن را شکننده می کند. یک تغییر کوچک در ورودی می تواند منجر به اشتباهات بزرگ شود. اساس آماری هوش مصنوعی بر الگوها و احتمالات متکی است که آن را ذاتاً تصادفی می کند. این می تواند منجر به پیش بینی های بسیار مطمئن شود، حتی زمانی که این پیش بینی ها اشتباه باشند. در زمینه‌های پرمخاطره مانند مشاوره حقوقی یا توصیه‌های پزشکی، این غیرقابل پیش‌بینی بودن و عدم اطمینان خطرات جدی ایجاد می‌کند.
چگونه هوش مصنوعی عصبی سمبلیک قابلیت اطمینان را افزایش می دهد
هوش مصنوعی عصبی سمبلیک می تواند برخی از این چالش های قابلیت اطمینان هوش مصنوعی مولد را حل کند. این دو نقطه قوت را ترکیب می کند: شبکه های عصبی که الگوها را تشخیص می دهند و هوش مصنوعی نمادین که از منطق برای استدلال استفاده می کند. شبکه های عصبی در پردازش داده های پیچیده مانند متن یا تصاویر عالی هستند. هوش مصنوعی نمادین این اطلاعات را با استفاده از قوانین بررسی و سازماندهی می کند. این ترکیب می تواند سیستم هایی را ایجاد کند که نه تنها هوشمندتر بلکه قابل اعتمادتر هستند.
با استفاده از هوش مصنوعی نمادین، می توانیم یک لایه استدلال به هوش مصنوعی مولد اضافه کنیم و اطلاعات تولید شده را در برابر منابع یا قوانین قابل اعتماد تأیید کنیم. این امر خطر توهمات هوش مصنوعی را کاهش می دهد. به عنوان مثال، زمانی که یک هوش مصنوعی حقایق تاریخی را ارائه می دهد. شبکه های عصبی داده ها را برای یافتن الگوها تجزیه و تحلیل می کنند، در حالی که هوش مصنوعی نمادین اطمینان حاصل می کند که خروجی دقیق و منطقی است. همین اصل را می توان در مراقبت های بهداشتی نیز به کار برد. یک ابزار هوش مصنوعی ممکن است از شبکه‌های عصبی برای پردازش داده‌های بیمار استفاده کند، اما هوش مصنوعی نمادین تضمین می‌کند که توصیه‌های آن با دستورالعمل‌های پزشکی تثبیت‌شده مطابقت دارد. این مرحله اضافی نتایج را دقیق و پایه نگه می دارد.
هوش مصنوعی عصبی سمبلیک همچنین می تواند برای هوش مصنوعی مولد شفافیت ایجاد کند. هنگامی که سیستم از طریق داده استدلال می کند، دقیقاً نشان می دهد که چگونه به یک پاسخ رسیده است. به عنوان مثال، در بخش‌های حقوقی یا مالی، یک هوش مصنوعی می‌تواند به قوانین یا اصول خاصی که برای ارائه پیشنهادات خود استفاده می‌کند اشاره کند. این شفافیت باعث ایجاد اعتماد می شود زیرا کاربران می توانند منطق پشت تصمیم را ببینند و نسبت به قابلیت اطمینان هوش مصنوعی احساس اطمینان بیشتری کنند.
قوام را نیز به ارمغان می آورد. هوش مصنوعی عصبی سمبلیک با استفاده از قوانینی برای هدایت تصمیم‌ها تضمین می‌کند که پاسخ‌ها ثابت می‌مانند، حتی زمانی که ورودی‌ها مشابه هستند. این در زمینه‌هایی مانند برنامه‌ریزی مالی، که ثبات در آن بسیار مهم است، مهم است. لایه استدلال منطقی خروجی هوش مصنوعی را ثابت نگه می دارد و بر اصول مستحکمی استوار است و غیرقابل پیش بینی بودن را کاهش می دهد.
ترکیب خلاقیت با تفکر منطقی هوش مصنوعی مولد عصبی سمبلیک را هوشمندتر و ایمن تر می کند. این فقط در مورد ایجاد پاسخ نیست – بلکه در مورد ایجاد پاسخ هایی است که می توانید روی آنها حساب کنید. با درگیر شدن بیشتر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، قانون و سایر زمینه‌های حیاتی، ابزارهایی مانند هوش مصنوعی عصبی نمادین مسیری رو به جلو ارائه می‌دهند. آنها قابلیت اطمینان و اعتمادی را به ارمغان می آورند که وقتی تصمیمات عواقب واقعی دارند واقعاً اهمیت دارند.
مطالعه موردی: GraphRAG
GraphRAG (Graph Retrieval Augmented Generation) نشان می دهد که چگونه می توانیم نقاط قوت هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی عصبی سمبلیک را ترکیب کنیم. هوش مصنوعی مولد، مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، می‌تواند محتوای چشمگیر ایجاد کند، اما اغلب با دقت یا سازگاری منطقی مشکل دارد.
GraphRAG با ترکیب نمودارهای دانش (رویکرد نمادین هوش مصنوعی) با LLM به این موضوع می پردازد. نمودارهای دانش، اطلاعات را در گره‌ها سازماندهی می‌کنند و ردیابی ارتباطات بین حقایق مختلف را آسان‌تر می‌کنند. این رویکرد ساختاریافته به هوش مصنوعی کمک می کند تا در داده های قابل اعتماد ثابت بماند و در عین حال پاسخ های خلاقانه ایجاد کند.
وقتی از GraphRAG سوالی می‌پرسید، فقط به الگوها متکی نیست. پاسخ های خود را با اطلاعات قابل اعتماد در نمودار ارجاع می دهد. این مرحله اضافه شده، پاسخ های منطقی و دقیق را تضمین می کند، خطاها یا “توهمات” رایج در هوش مصنوعی مولد سنتی را کاهش می دهد.
چالش ادغام هوش مصنوعی عصبی سمبلیک و مولد
با این حال، ترکیب هوش مصنوعی عصبی سمبلیک با هوش مصنوعی مولد آسان نیست. این دو رویکرد به روش های مختلف عمل می کنند. شبکه های عصبی در پردازش داده های پیچیده و بدون ساختار، مانند تصاویر یا متن، خوب هستند. از سوی دیگر هوش مصنوعی نمادین بر اعمال قوانین و منطق تمرکز دارد. ادغام این دو نیاز به تعادل بین خلاقیت و دقت دارد که دستیابی به آن همیشه آسان نیست. هوش مصنوعی مولد همه چیز در مورد تولید نتایج جدید و متنوع است، اما هوش مصنوعی نمادین همه چیز را در منطق نگه می دارد. یافتن راهی برای کار کردن هر دو با هم بدون به خطر انداختن عملکرد، کار دشواری است.
دستورالعمل های آینده برای دنبال کردن
با نگاهی به آینده، پتانسیل زیادی برای بهبود نحوه عملکرد هوش مصنوعی عصبی سمبلیک با مدل‌های مولد وجود دارد. یک امکان هیجان انگیز ایجاد سیستم های ترکیبی است که می توانند بسته به آنچه مورد نیاز است بین دو روش جابجا شوند. برای کارهایی که نیاز به دقت و قابلیت اطمینان دارند، مانند مراقبت های بهداشتی یا قانون، سیستم می تواند بیشتر بر استدلال نمادین تکیه کند. زمانی که خلاقیت مورد نیاز باشد، می تواند به هوش مصنوعی مولد تغییر کند. همچنین کارهایی در حال انجام است تا این سیستم ها قابل درک تر شوند. بهبود نحوه ردیابی استدلال آنها به ایجاد اعتماد و اطمینان کمک می کند. همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، هوش مصنوعی عصبی سمبلیک می تواند سیستم ها را هوشمندتر و قابل اعتمادتر کند و اطمینان حاصل کند که هم خلاق و هم قابل اعتماد هستند.
خط پایین
هوش مصنوعی مولد قدرتمند است، اما غیرقابل پیش‌بینی بودن و عدم درک آن، آن را برای حوزه‌های پرمخاطره مانند مراقبت‌های بهداشتی، حقوق و امور مالی غیرقابل اعتماد می‌کند. هوش مصنوعی عصبی سمبلیک می تواند راه حل باشد. با ترکیب شبکه های عصبی با منطق نمادین، استدلال، سازگاری و شفافیت را اضافه می کند و خطاها را کاهش می دهد و اعتماد را افزایش می دهد. این رویکرد نه تنها هوش مصنوعی را هوشمندتر می کند، بلکه اطمینان می دهد که تصمیمات آن قابل اعتماد هستند. از آنجایی که هوش مصنوعی نقش بزرگ‌تری در زمینه‌های حیاتی بازی می‌کند، هوش مصنوعی عصبی نمادین مسیری رو به جلو ارائه می‌کند – مسیری که می‌توانیم روی پاسخ‌هایی که هوش مصنوعی ارائه می‌کند حساب کنیم، به‌ویژه زمانی که زندگی و معیشت در خطر است.
