مشکلات شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی: نبود سازگاری در ساختار کلی جفت‌ها!
مشکلات شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی: نبود سازگاری در ساختار کلی جفت‌ها!
به تازگی طی تحقیقات گسترده در مورد عملکرد درونی هوش مصنوعی، شبکه های عصبی و مدل های عظیم زبان یک عنوان مهم و شگفت انگیز شکل گرفته است. موضوع اصلی مشکلات شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی بود که مواردی چون درک دقیق نحوه جمع‌آوری داده‌ها، نوشته شدن پیام‌ها، چرایی اشتباهات مهم و عملکرد ضعیف ربات‌های گفتگو جزو این عوامل محسوب می شدند.
همچنین، به دلیل شباهت های ساختاری اساسی بین شبکه های عصبی و مغز انسان، عملاً اتصالات بالقوه بین آنها، به جای نقاط داده و قطعات گسسته اطلاعات، نحوه عملکرد آنها را مشخص می کند.
دلایل اصلی وجود مشکلات شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی
علاوه براین، هوش مصنوعی داده های بنیادی را به روشی بسیار پیچیده تر از آنچه قبلا تصور می شد مدیریت می کند. به عنوان مثال، یک اتصال خطی به جای جمع‌آوری تمام پاسخ‌های بالقوه به یک سؤال و ارائه محتمل‌ترین پاسخ استفاده میشود.
در مجموع، ۴۷ رابطه خطی متمایز در این فناوری توسط محققان MIT کاملا بررسی شدند. نتیجه کلی کار نیز، با ارسال یک پرسش منطبق و سپس دنبال کردن جریان سیگنال از طریق شبکه عصبی برای ردیابی اطلاعات دریافت می شد.
به صورت کامل یک پیوند واحد می‌تواند پاسخ سؤالات مربوط به تمامی مشکلات شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی را بیان کند. به‌عنوان مثال، ساز مورد استفاده توسط نوازندگان مشهور، ورزش‌هایی را که ورزشکاران مشهور انجام می‌دهند، یا حتی شهرهای پایتخت کشورهای خاص. برعکس این موارد، مکان یابی پاسخ ها در شبکه برای پرس و جوهای کمتر برای این فناوری بسیار چالش برانگیزتر است.
با این حال، می توان نشان داد که حجم زیادی از داده ها به جای اینکه در یک شبکه مرتب شوند، به یکدیگر نزدیک هستند. به هر ترتیب، درک اینکه چگونه یک چت بات از این نوع اطلاعات خود را تولید می کند و اینکه چگونه سیگنال را می توان به طور قابل اعتماد در شبکه ردیابی کرد، ممکن است به درک موارد جالب کمک خوبی داشته باشد. اما چالش های بزرگی برای شناسایی مشکلات هوش مصنوعی وجود دارد.