یان لکان: مدل‌های فعلی هوش مصنوعی واقعاً هوشمند نیستند

دانشمند ارشد متا می‌گوید چت‌بات‌های امروزی فاقد چهار ویژگی بنیادین هوش هستند و تنها با آموزش بر پایه سناریوهای واقعی می‌توان به سطحی از «درک جهان» در هوش مصنوعی دست یافت.

کد خبر: ۲۰۶۱۲۷۲

۰۷ خرداد ۱۴۰۴

به گزارش اقتصادآنلاین، یان لکان، چهره برجسته و دانشمند ارشد هوش مصنوعی در شرکت متا، معتقد است آنچه امروز با عنوان مدل‌های هوش مصنوعی شناخته می‌شود، هنوز به رفتار هوشمندانه واقعی نرسیده است. او در جریان رویداد AI Action که در پاریس برگزار شد، صراحتاً گفت که این مدل‌ها فاقد ویژگی‌های اصلی هوش انسانی هستند و افزود که نسخه‌های فعلی باید بازنگری شوند. به‌گفته او، مدل‌های موسوم به «مبتنی بر جهان» می‌توانند جایگزین بهتری برای مسیر فعلی باشند؛ چرا که آموزش آنها بر پایه تعامل با موقعیت‌های واقعی صورت می‌گیرد.

لکان در سخنان خود تأکید کرد مدل‌های زبانی بزرگ که ستون فقرات چت‌بات‌های معروف امروزی هستند، هنوز توانایی‌هایی نظیر درک دنیای فیزیکی، حافظه بلندمدت، استدلال منطقی و برنامه‌ریزی سلسله‌مراتبی را در خود ندارند. او این چهار ویژگی را پایه‌های اصلی یک رفتار هوشمندانه واقعی معرفی کرد که حتی حیوانات باهوش نیز از آن برخوردارند، چه رسد به انسان‌ها.

به اعتقاد او، رسیدن به این سطح از عملکرد نیازمند آن است که مدل‌های هوش مصنوعی با روش‌های تازه‌ای آموزش ببینند؛ نه صرفاً با افزایش تعداد پارامتر‌ها یا الحاق برخی قابلیت‌های اضافی. لکان در ادامه با انتقاد از شرکت‌های بزرگ حوزه فناوری و هوش مصنوعی گفت: بسیاری از این شرکت‌ها به جای تحول اساسی، تنها در پی افزودن قابلیت‌های پراکنده به مدل‌های موجود هستند.

شرکت متا در این مسیر، پروژه‌هایی از جمله Retrieval Augmented Generation را دنبال می‌کند؛ روشی که در آن مدل زبانی برای ارتقاء پاسخ‌ها از پایگاه‌های اطلاعاتی خارجی نیز کمک می‌گیرد. همچنین مدل غیرتولیدی V-JEPA که در فوریه معرفی شد، تلاش می‌کند از طریق تحلیل ویدیو و پیش‌بینی بخش‌های ناپیدا، به فهم عمیق‌تری از جهان برسد.

در نهایت، لکان مجدداً بر ایده مدل‌های مبتنی بر جهان تأکید کرد و گفت این نوع مدل‌ها با شبیه‌سازی عمل و پیش‌بینی پیامدها، می‌توانند به شناختی دست یابند که از سطح الگوشناسی صرف فراتر می‌رود. او افزود که، چون جهان واقعی بسیار پیچیده و پر از احتمالات پیش‌بینی‌ناپذیر است، آموزش مدل‌ها باید بر پایه تجرید و انتزاع صورت گیرد؛ مشابه چیزی که مغز انسان هنگام یادگیری از دنیای پیرامون انجام می‌دهد.