Επιστήμονες και μηχανικοί διδάσκουν τις μηχανές να σκέφτονται όπως οι άνθρωποι, χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση αιχμής στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) που ονομάζεται βαθιά μάθηση.
Η βαθιά μάθηση εμπνέεται από τα περίπλοκα δίκτυα νευρώνων στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Δημιουργώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά επίπεδα, οι ερευνητές μπορούν να εκπαιδεύσουν τους υπολογιστές να ανακαλύπτουν αυτόματα μοτίβα σε τεράστιες ποσότητες δεδομένων και να μαθαίνουν χαρακτηριστικά υψηλού επιπέδου.
Τα κρίσιμα συστατικά της βαθιάς μάθησης είναι προηγμένοι επεξεργαστές υπολογιστών, μεγάλα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης και πολλή υπομονή. Τα συστήματα βαθιάς μάθησης πρέπει να τροφοδοτούνται με τεράστιες ποσότητες δεδομένων, από εικόνες και βίντεο έως ομιλία και κείμενο, προτού να είναι σε θέση να αναγνωρίζουν αντικείμενα, να μεταφράζουν γλώσσες ή να λαμβάνουν αποφάσεις.
Ενίσχυση Chatbots
Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης που μιμείται τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου κατά την επεξεργασία δεδομένων και τη δημιουργία προτύπων για χρήση στη λήψη αποφάσεων. Είναι χτισμένο γύρω από τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι αλγόριθμοι εμπνευσμένοι από τη βιολογική δομή και λειτουργία του εγκεφάλου. Αυτά τα δίκτυα αποτελούνται από στρώματα κόμβων ή «νευρώνων», κάθε στρώμα σχεδιασμένο να εκτελεί συγκεκριμένες εργασίες και τα δεδομένα υποβάλλονται σε επεξεργασία καθώς περνούν από αυτά τα επίπεδα.
Αυτό που ξεχωρίζει τη βαθιά μάθηση από άλλες τεχνικές μηχανικής μάθησης είναι η ικανότητά της να εκτελεί αυτόματα εξαγωγή χαρακτηριστικών. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί να αναγνωρίσει πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις σε μεγάλα σύνολα δεδομένων χωρίς ρητές οδηγίες για το τι πρέπει να αναζητήσετε. Καθώς το δίκτυο εκτίθεται σε περισσότερα δεδομένα, προσαρμόζει και βελτιώνει την ακρίβειά του με την πάροδο του χρόνου, μαθαίνοντας να λαμβάνει καλύτερες αποφάσεις.
Χάρη στη βαθιά μάθηση, η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας έχει γνωρίσει αξιοσημείωτες προόδους. Το 2020, OpenAI παρουσίασε το GPT-3, ένα μοντέλο γλώσσας με 175 δισεκατομμύρια παραμέτρους ικανό να συμμετέχει σε συνομιλίες, να απαντά σε ερωτήσεις, να γράφει άρθρα και να κωδικοποιεί προγράμματα από περιγραφές φυσικών γλωσσών. Πιο πρόσφατα μοντέλα, όπως DeepMindΤο τσιντσιλά και Ανθρωπικό‘μικρό Ο Κλοντεπιτυγχάνουν παρόμοια απόδοση με λιγότερες παραμέτρους, καθιστώντας την τεχνολογία πιο προσιτή και πρακτική.
Η βαθιά μάθηση ενισχύει επίσης τη δημιουργικότητα στην τέχνη και τη μουσική. Μοντέλα όπως DALL-E, Μεσοταξίδι και Σταθερή Διάχυση δημιουργούν ρεαλιστικές εικόνες από περιγραφές κειμένου, επιτρέποντας στους χρήστες να δημιουργούν και να χειρίζονται εύκολα οπτικές έννοιες. Οι μουσικοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία βαθιάς μάθησης για να δημιουργήσουν μελωδίες, αρμονίες και ηχητικές υφές για τις συνθέσεις τους.
Καθώς τα συστήματα βαθιάς μάθησης γίνονται πιο προηγμένα και αντιμετωπίζουν εργασίες του πραγματικού κόσμου, προκύπτουν ερωτήματα σχετικά με τη φύση της νοημοσύνης και της γνώσης. Μερικοί ερευνητές βλέπουν αυτά τα νευρωνικά δίκτυα ως εξελιγμένες μηχανές αναγνώρισης προτύπων, ενώ άλλοι πιστεύουν ότι μπορεί να αναπτύξουν βαθύτερες ικανότητες κατανόησης και συλλογισμού. Τα συστήματα παράγουν συχνά ακριβή αποτελέσματα, αλλά η βήμα προς βήμα διαδικασία τους παραμένει σε μεγάλο βαθμό αδιαφανής, εγείροντας ανησυχίες καθώς γίνονται αναπόσπαστο μέρος των αποφάσεων υψηλού κινδύνου.
Τα όρια της βαθιάς μάθησης
Η βαθιά μάθηση έχει περιορισμούς και μειονεκτήματα, συμπεριλαμβανομένων των ανάγκη για μεγάλο όγκο δεδομένων και την υπολογιστική ισχύ, τη δυνατότητα ενίσχυσης των προκαταλήψεων και της παραπληροφόρησης από τα δεδομένα εκπαίδευσης και την έλλειψη κοινής λογικής κατανόησης που μπορεί να οδηγήσει σε λάθη.
Οι ερευνητές εργάζονται σε τεχνικές για την αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων, καθιστώντας τη βαθιά μάθηση πιο αποτελεσματική ως προς τα δεδομέναερμηνεύσιμο και περιβαλλοντικά βιώσιμο. Παρά τα εναπομείναντα εμπόδια, η βαθιά μάθηση θεωρείται ότι βρίσκεται στα αρχικά της στάδια, με περισσότερες ανακαλύψεις να αναμένονται τα επόμενα χρόνια. Καθώς η τεχνολογία κυριαρχεί σε περισσότερους τομείς που παραδοσιακά θεωρούνται μοναδικά ανθρώπινοι, αναμένεται να μας ενισχύσει και να μας ενδυναμώσει με τρόπους που δεν έχουν ακόμη πραγματοποιηθεί πλήρως.