مفاهیم پایه هوش مصنوعی

AGI یا هوش مصنوعی عمومی به سیستمهای فرضی اشاره دارد که طیف وسیعی از کارهای پیچیده را با کمترین دخالت انسان انجام میدهند؛ شرکتها هنوز بر سر تعریف دقیق توافق ندارند.
(عامل) مرحله بعد چتباتهاست که میتواند بهصورت خودمختار کارهایی مانند خرید آنلاین یا رزرو رستوران را انجام دهد.
(الگوریتم) فرآیند مرحلهبهمرحلهای برای حل مسئله است که قرنها مورد استفاده انسانها بوده و اکنون پایه یادگیری ماشین را شکل میدهد.
(همترازی) تلاش است تا AI با ارزشهای انسانی همسو باشد، هرچند بر سر ماهیت این ارزشها توافق وجود ندارد.
مدلها و تکنولوژیهای کلیدی
(بنچمارکها) معیارهای شرکتها برای مقایسه عملکرد مدلهاست، اگرچه تست استاندارد واحدی وجود ندارد.
(چتباتها) اکنون قادرند گفتگوهای پویا در موضوعات متنوع داشته باشند و به سمت دستیارهای شخصی همهکاره پیش میروند.
(کلاد) چتبات شرکت است که بر امنیت AI تمرکز دارد و با ChatGPT رقابت میکند.
(بینایی کامپیوتری) به ماشینها اجازه میدهد تصاویر و ویدیو را تحلیل و اشیا را شناسایی کنند، با کاربرد در خودران و نگرانیهای اخلاقی در استفاده نظامی.
AI (هوش مصنوعی مولد) محتوای تازه مانند متن، تصویر و موزیک را از روی دستور متنی تولید میکند که چالشهای کپیرایت را به همراه داشته است.
، و از معروفترین مدلهای زبانی بزرگ (LLM) هستند که با میلیاردها پارامتر آموزش دیدهاند و قابلیتهای استدلال، چندمدلی و تولید کد دارند.
چالشها و روندهای آینده
(توهم) پدیدهای است که AI پاسخهای قانعکننده اما ساختگی میدهد؛ شرکتها با افزایش زمان استدلال سعی در کاهش آن دارند.
(فاین تیونینگ) به معنای سفارشیسازی مدل برای کار یا حوزه خاص با دادههای اضافه است.
(فروپاشی مدل) ریسک آموزش مدلها بر روی دادههای تولیدشده توسط خود AI است که میتواند کیفیت را تنزل دهد.
(چندمدلی) سیستمهایی که متن، تصویر و صدا را همزمان پردازش میکنند، تجربه تعامل طبیعیتر را فراهم میکنند.
(مدلهای کوچک) به عنوان جایگزین کارآمد و مقرونبهصرفه مدلهای عظیم توجه جلب کردهاند.
AI (هوش مصنوعی آگاه) همچنان گمانهزنی محققان است و توافقی بر سر تعریف آگاهی وجود ندارد.
(دادههای مصنوعی) برای افزایش حجم آموزش استفاده میشوند تا نگرانیهای قانونی دادههای واقعی رفع شود، اما کیفیت آنها چالشبرانگیز است.