قرن هاست که تفکر انسان از طریق لنز منطق و عقل درک شده است. به طور سنتی ، مردم به عنوان موجودات منطقی دیده می شوند که از منطق و کسر برای درک جهان استفاده می کنند. با این حال ، جفری هینتون، یک چهره پیشرو در هوش مصنوعی (AI)، این اعتقاد دیرینه را به چالش می کشد. هینتون استدلال می کند که انسانها صرفاً منطقی نیستند بلکه بیشتر هستند ماشین های قیاس، در درجه اول با تکیه بر قیاس ها برای درک جهان. این دیدگاه درک ما از نحوه عملکرد شناخت انسان را تغییر می دهد.
با ادامه تکامل هوش مصنوعی ، نظریه هینتون به طور فزاینده ای مرتبط می شود. با درک اینکه انسانها به جای منطق خالص ، در قیاس ها فکر می کنند ، می توان هوش مصنوعی را برای تقلید بهتر نحوه پردازش اطلاعات طبیعی ایجاد کرد. این تحول نه تنها درک ما از ذهن انسان را تغییر می دهد بلکه پیامدهای قابل توجهی برای آینده توسعه هوش مصنوعی و نقش آن در زندگی روزمره دارد.
درک تئوری دستگاه قیاس هینتون
نظریه دستگاه قیاس جفری هینتون ، تجدید نظر اساسی در شناخت انسان را ارائه می دهد. به گفته هینتون ، مغز انسان در درجه اول از طریق قیاس عمل می کند ، نه از طریق منطق یا استدلال سفت و سخت. به جای تکیه بر کسر رسمی ، انسان با شناخت الگوهای تجربیات گذشته و استفاده از آنها در موقعیت های جدید ، جهان را حرکت می دهد. این تفکر مبتنی بر قیاس پایه و اساس بسیاری از فرآیندهای شناختی از جمله تصمیم گیری ، حل مسئله و خلاقیت است. در حالی که استدلال نقش دارد ، این یک روند ثانویه است که فقط در صورت نیاز به دقت ، مانند مشکلات ریاضی ، بازی می شود.
تحقیقات علوم اعصاب از این تئوری حمایت می کند ، نشان می دهد که ساختار مغز برای شناخت الگوها و ترسیم قیاس به جای اینکه یک مرکز برای پردازش منطقی خالص باشد ، بهینه شده است. مطالعات تصویربرداری رزونانس مغناطیسی عملکردی (FMRI) نشان می دهد که مناطقی از مغز مرتبط با حافظه و تفکر انجمنی هنگامی که افراد درگیر وظایف مربوط به قیاس یا تشخیص الگوی می شوند ، فعال می شوند. این امر از دیدگاه تکاملی حس می کند ، زیرا تفکر قیاس به انسان اجازه می دهد تا با شناخت الگوهای آشنا به سرعت با محیط های جدید سازگار شوند ، بنابراین به تصمیم گیری سریع کمک می کنند.
نظریه هینتون در تضاد با مدلهای شناختی سنتی است که مدتهاست بر منطق و استدلال به عنوان فرآیندهای اصلی اندیشه انسان تأکید کرده است. در بیشتر قرن بیستم ، دانشمندان مغز را به عنوان پردازنده ای که استدلال قیاسی را برای نتیجه گیری به کار می برد ، می دانستند. این دیدگاه خلاقیت ، انعطاف پذیری و سیالیت تفکر انسان را به خود اختصاص نداد. از طرف دیگر ، نظریه دستگاه قیاس هینتون استدلال می کند که روش اصلی درک جهان شامل ترسیم قیاس از طیف گسترده ای از تجربیات است. استدلال ، اگرچه مهم است ، ثانویه است و فقط در زمینه های خاص مانند ریاضیات یا حل مسئله بازی می شود.
این تجدید نظر در شناخت برخلاف تأثیر انقلابی روانکاوی در اوایل قرن بیستم نیست. درست همانطور که روانکاوی از انگیزه های ناخودآگاه ناشی از رفتار انسان پرده برداشت ، نظریه دستگاه قیاس هینتون نشان می دهد که ذهن چگونه اطلاعات را از طریق قیاس پردازش می کند. این ایده را به چالش می کشد که هوش انسانی در درجه اول منطقی است ، در عوض نشان می دهد که ما متفکران مبتنی بر الگوی هستیم و از قیاس استفاده می کنیم تا دنیای اطراف خود را حس کنیم.
چگونه تفکر آنالوگ توسعه AI را شکل می دهد
نظریه دستگاه قیاس جفری هینتون نه تنها درک ما از شناخت انسان را تغییر می دهد بلکه پیامدهای عمیقی برای توسعه هوش مصنوعی دارد. سیستم های AI مدرن ، به ویژه مدل های بزرگ زبان (LLMS) مانند GPT-4 ، شروع به اتخاذ رویکرد انسانی تر مانند حل مسئله می کند. این سیستم ها به جای اینکه فقط به منطق تکیه کنند ، از مقادیر زیادی از داده ها برای تشخیص الگوهای و استفاده از قیاس استفاده می کنند ، و از نزدیک تقلید می کنند که چگونه انسان ها فکر می کنند. این روش هوش مصنوعی را قادر می سازد وظایف پیچیده ای مانند درک زبان طبیعی را پردازش کند و شناخت تصویر به روشی که با تفکر مبتنی بر قیاس هماهنگ باشد ، هینتون توصیف می کند.
ارتباط فزاینده بین تفکر انسان و یادگیری هوش مصنوعی با پیشرفت فناوری روشن تر می شود. مدل های هوش مصنوعی اولیه بر روی الگوریتم های دقیق مبتنی بر قانون ساخته شده بودند که از الگوهای منطقی برای تولید خروجی پیروی می کردند. با این حال ، سیستم های هوش مصنوعی امروز ، مانند GPT-4 ، با شناسایی الگوهای و ترسیم قیاس ، دقیقاً مانند نحوه استفاده انسان از تجربیات گذشته خود برای درک موقعیت های جدید کار می کنند. این تغییر در رویکرد ، هوش مصنوعی را به استدلال شبیه به انسان نزدیک می کند ، جایی که قیاس ها ، به جای کسر منطقی ، اقدامات و تصمیمات را راهنمایی می کنند.
با پیشرفت مداوم سیستم های هوش مصنوعی ، کار هینتون بر جهت معماری های آینده هوش مصنوعی تأثیر می گذارد. تحقیقات او ، به ویژه در مورد GLOM (مدل های خطی و خروجی جهانی) پروژه ، در حال بررسی چگونگی طراحی هوش مصنوعی برای ترکیب استدلال های قیاس عمیق تر است. هدف این است که سیستمهایی را توسعه دهیم که بتوانند بطور شهودی فکر کنند ، دقیقاً مانند انسان هنگام برقراری ارتباط با ایده ها و تجربیات مختلف. این می تواند به هوش مصنوعی سازگار و انعطاف پذیر منجر شود که فقط مشکلات را حل نمی کند بلکه این کار را به گونه ای انجام می دهد که فرآیندهای شناختی انسان را آینه می دهد.
پیامدهای فلسفی و اجتماعی از شناخت مبتنی بر قیاس
همانطور که تئوری دستگاه قیاس جفری هینتون مورد توجه قرار می گیرد ، پیامدهای عمیق فلسفی و اجتماعی را به همراه می آورد. نظریه هینتون این باور دیرینه را به چالش می کشد که شناخت انسان در درجه اول منطقی و مبتنی بر منطق است. در عوض ، این نشان می دهد که انسان ها اساساً دستگاه های قیاس هستند که از الگوهای و انجمن ها برای حرکت در جهان استفاده می کنند. این تغییر در درک می تواند رشته هایی مانند فلسفه ، روانشناسی و آموزش را تغییر شکل دهد ، که به طور سنتی بر اندیشه منطقی تأکید کرده اند. فرض کنید خلاقیت صرفاً نتیجه ترکیبات جدید ایده ها نیست بلکه توانایی ایجاد قیاس بین حوزه های مختلف است. در این حالت ، ما ممکن است دیدگاه جدیدی در مورد عملکرد خلاقیت و نوآوری کسب کنیم.
این تحقق می تواند تأثیر قابل توجهی در آموزش داشته باشد. اگر انسان ها در درجه اول به تفکر قیاس متکی باشند ، ممکن است سیستم های آموزشی با تمرکز کمتر بر استدلال منطقی خالص و بیشتر در افزایش توانایی دانش آموزان در تشخیص الگوهای و ایجاد ارتباط در زمینه های مختلف ، نیاز به تنظیم داشته باشند. این رویکرد کشت می کند شهود تولیدیکمک به دانش آموزان با استفاده از قیاس در موقعیت های جدید و پیچیده ، در نهایت باعث تقویت خلاقیت و مهارت های حل مسئله می شود.
با تکامل سیستم های هوش مصنوعی ، پتانسیل در حال رشد برای آنها وجود دارد که با اتخاذ استدلال مبتنی بر قیاس ، شناخت انسان را آینه دهند. اگر سیستم های AI توانایی تشخیص و استفاده از قیاس را به روشی مشابه با انسان ایجاد کنند ، می تواند نحوه نزدیک شدن به تصمیم گیری را تغییر دهد. با این حال ، این پیشرفت ملاحظات اخلاقی مهمی را به همراه دارد. با توجه به اینکه هوش مصنوعی به طور بالقوه از توانایی های انسانی در ترسیم قیاس فراتر می رود ، سؤالاتی درباره نقش آنها در فرآیندهای تصمیم گیری ایجاد می شود. اطمینان از استفاده از این سیستم ها با مسئولیت پذیری ، با نظارت انسان ، برای جلوگیری از سوء استفاده یا عواقب ناخواسته بسیار مهم خواهد بود.
در حالی که تئوری دستگاه قیاس جفری هینتون چشم انداز جدیدی را در مورد شناخت انسان ارائه می دهد ، باید به برخی از نگرانی ها برطرف شود. یک نگرانی ، بر اساس اتاق چینی استدلال ، این است که در حالی که هوش مصنوعی می تواند الگوهای را بشناسد و قیاس کند ، ممکن است معنای پشت سر آنها را درک نکند. این سؤالاتی را در مورد عمق درک هوش مصنوعی می تواند به وجود آورد.
علاوه بر این ، اعتماد به تفکر مبتنی بر قیاس ممکن است در زمینه هایی مانند ریاضیات یا فیزیک مؤثر نباشد ، جایی که استدلال منطقی دقیق ضروری است. همچنین این نگرانی وجود دارد که تفاوت های فرهنگی در نحوه ایجاد قیاس می تواند کاربرد جهانی نظریه هینتون را در زمینه های مختلف محدود کند.
خط پایین
نظریه دستگاه قیاس جفری هینتون چشم انداز پیشگامانه ای در مورد شناخت انسان ارائه می دهد ، و برجسته می کند که چگونه ذهن ما بیشتر از منطق خالص به قیاس متکی است. این نه تنها مطالعه هوش انسانی را تغییر می دهد بلکه امکانات جدیدی را برای توسعه هوش مصنوعی باز می کند.
با طراحی سیستم های هوش مصنوعی که استدلال مبتنی بر قیاس انسان را تقلید می کند ، می توانیم دستگاه هایی را ایجاد کنیم که اطلاعات را به روش های طبیعی تر و شهودی تر پردازش کنند. با این حال ، با تکامل هوش مصنوعی برای اتخاذ این رویکرد ، ملاحظات اخلاقی و عملی مهمی وجود دارد ، مانند اطمینان از نظارت انسان و پرداختن به نگرانی در مورد عمق درک هوش مصنوعی. در نهایت ، پذیرش این مدل جدید تفکر می تواند خلاقیت ، یادگیری و آینده هوش مصنوعی را دوباره تعریف کند و فناوری های باهوش تر و سازگار تر را ارتقا بخشد.
