เครื่องจักรมักไม่เข้าใจสิ่งที่เราต้องการจากมัน โมเดลภาษาใหม่สามารถสอนให้พวกเขาอ่านระหว่างบรรทัดได้หรือไม่ หากปัญญาประดิษฐ์ตั้งใจให้คล้ายกับสมอง
Meta ต้องการปรับปรุง AI โดยมีเครือข่ายของเซลล์ประสาทเทียมแทนที่เซลล์จริง จะเกิดอะไรขึ้นหากคุณเปรียบเทียบกิจกรรมในอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกกับกิจกรรมในสมองของมนุษย์ เมื่อสัปดาห์ที่แล้วนักวิจัยจาก Meta AI ประกาศว่าพวกเขาจะร่วมมือกับศูนย์ Neurospin (CEA) และ INRIA เพื่อพยายามทำอย่างนั้น ด้วยการทำงานร่วมกันนี้ พวกเขากำลังวางแผนที่จะวิเคราะห์การทำงานของสมองของมนุษย์และอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับงานภาษาหรือการพูดเพื่อตอบสนองต่อข้อความที่เป็นลายลักษณ์อักษรหรือคำพูดเดียวกัน ในทางทฤษฎี มันสามารถถอดรหัสได้ทั้งวิธีที่สมองมนุษย์และสมองประดิษฐ์ ค้นหาความหมายในภาษา
โดยการเปรียบเทียบการสแกนสมองของมนุษย์ในขณะที่บุคคลกำลังอ่าน พูด หรือฟังอย่างกระตือรือร้นด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับชุดคำและประโยคเดียวกันเพื่อถอดรหัส นักวิจัยหวังว่าจะพบความคล้ายคลึงกัน ตลอดจนความแตกต่างเชิงโครงสร้างและพฤติกรรมที่สำคัญระหว่างชีววิทยาสมองกับปัญญาประดิษฐ์ เครือข่าย การวิจัยสามารถช่วยอธิบายได้ว่าทำไมมนุษย์จึงประมวลผลภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าเครื่องจักร
Jean Rémi King นักวิจัยจาก Meta AI กล่าวว่า “สิ่งที่เราทำคือพยายามเปรียบเทียบการทำงานของสมองกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจว่าสมองทำงานอย่างไรในมือข้างหนึ่ง และพยายามปรับปรุงการเรียนรู้ของเครื่อง” “ภายในทศวรรษที่ผ่านมา AI มีความก้าวหน้าอย่างมากในงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การจดจำวัตถุไปจนถึงการแปลอัตโนมัติ แต่เมื่อพูดถึงงานที่อาจไม่ถูกกำหนดไว้อย่างดีหรือจำเป็นต้องบูรณาการความรู้จำนวนมาก ดูเหมือนว่าระบบ AI ในปัจจุบันยังคงค่อนข้างท้าทาย อย่างน้อยเมื่อเทียบกับมนุษย์”
ในการทำเช่นนี้ พวกเขากำลังใช้เทคนิคการถ่ายภาพสมองทั้งหมด เช่น fMRI และ magnetoencephalography ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถติดตามการตอบสนองของสมองต่อคำตามหน้าที่ของเวลา การสังเกตสมองอย่างละเอียดจะช่วยให้นักวิจัยเห็นว่าส่วนใดของสมองทำงานเมื่อได้ยินคำว่า “สุนัข” หรือ “โต๊ะ” (เช่น อาจเป็นวงแหวนเชิงมุมที่ช่วยให้มนุษย์เข้าใจคำอุปมา หรือพื้นที่ของเวอร์นิก ที่ประมวลผลความหมายของเสียง) จากนั้นพวกเขาสามารถตรวจสอบอัลกอริทึมเพื่อดูว่าทำงานคล้ายกับส่วนของสมองที่พวกเขากำลังวิเคราะห์หรือไม่ ตัวอย่างเช่น คุณสมบัติใดที่ AI หยิบขึ้นมาจากคำที่น่าสนใจ? มันเชื่อมโยงคำนั้นกับเสียงหรือว่าก่อนหน้านี้ใช้อย่างไร เครื่องมือ AI ใหม่นี้จาก Google สามารถเปลี่ยนวิธีที่เราค้นหาทางออนไลน์]
ในการวิจัยก่อนหน้านี้ พวกเขาสามารถสังเกตบริเวณต่างๆ ของสมองที่มีพฤติกรรมคล้ายกับวิธีที่อัลกอริธึมทำสำหรับการแสดงภาพ การฝังคำ และการแปลงภาษา ตัวอย่างเช่น King ตั้งข้อสังเกตว่าอัลกอริธึมที่ได้รับการฝึกฝนให้จดจำอักขระหรือแปลงพิกเซลเป็นตัวอักษร ทำให้เกิดการกระตุ้นที่สัมพันธ์กับส่วนที่มองเห็นได้ในสมอง
ในการศึกษาที่ตีพิมพ์ในวารสาร Communications Biology เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ นักวิจัยของ Meta AI พบว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกฝนให้ทำนายคำที่ถูกบล็อกออกจากบริบทของประโยคนั้นมีพฤติกรรมเหมือนสมองของมนุษย์มากที่สุดเมื่อเทียบกับอัลกอริธึมอื่นๆ ที่ไม่มีคุณสมบัติดังกล่าว “สำหรับเรานี่เป็นสัญญาณที่ชัดเจน แสดงให้เห็นว่าการพยายามทำนายอนาคตจากอดีตอาจเป็นสิ่งที่คล้ายกับสิ่งที่สมองมนุษย์พยายามจะทำ” คิงกล่าว โมเดลเหล่านี้ยังสามารถทำงานได้ดีกับงานต่างๆ นอกเหนือจากการคาดเดาคำที่หายไปตามบริบท “และนี่คือเส้นทางที่เราควรพยายามติดตามเพื่อพัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก” คิงกล่าว แต่ก็ยังมีคำถามค้างอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราต้องการโครงสร้างโดยธรรมชาติในสมองของเรามากน้อยเพียงใด เมื่อเทียบกับอิทธิพลทางวัฒนธรรมในขณะที่เราเติบโตขึ้นมาเพื่อให้เรียนภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคุณต้องการข้อมูลและพารามิเตอร์มากน้อยเพียงใดเพื่อให้แบบจำลองภาษาใช้งานได้จริง
สนับสนุนโดย. สล็อตpgใหม่ล่าสุด
