آیا هوش مصنوعی بدون داده می‌تواند یاد بگیرد؟

درک رابطه هوش مصنوعی با داده

آیا می‌پرسید، "آیا هوش مصنوعی می‌تواند بدون هیچ داده‌ای به‌تنهایی یاد بگیرد؟" برای دریافت پاسخ دقیق و منطقی، بیایید این موضوع را با INVIAI به‌طور عمیق بررسی کنیم.

برای مثال، در یادگیری نظارت‌شده، هوش مصنوعی از مجموعه داده‌های عظیمی که انسان‌ها برچسب‌گذاری کرده‌اند (تصاویر، متن، صدا و غیره) برای شناسایی الگوها یاد می‌گیرد.

حتی در یادگیری بدون نظارت، هوش مصنوعی هنوز به داده‌های خام و بدون برچسب نیاز دارد تا ساختارها یا الگوهای پنهان در آن داده‌ها را به‌تنهایی کشف کند.

بنابراین، فارغ از روش، هوش مصنوعی باید با داده «تغذیه» شود — چه داده‌های برچسب‌خورده، خودبرچسب‌گذاری شده (خودنظارتی) یا داده‌های محیط‌های واقعی. بدون هیچ داده ورودی، سیستم نمی‌تواند چیز جدیدی یاد بگیرد.

روش‌های رایج یادگیری هوش مصنوعی

امروزه مدل‌های هوش مصنوعی عمدتاً از طریق روش‌های زیر یاد می‌گیرند:

یادگیری تقویتی به نرم‌افزار آموزش می‌دهد چگونه در یک محیط رفتار کند با اطلاع دادن نتایج اقداماتش.

— ویکی‌پدیا

مدل هوش مصنوعی آموزش دیده تا اشیاء یا مفاهیمی را که قبلاً نمونه‌ای از آن‌ها ندیده است، شناسایی یا طبقه‌بندی کند.

— IBM، تعریف یادگیری بدون نمونه

خلاصه: همه این روش‌ها نشان می‌دهند که راه جادویی برای یادگیری هوش مصنوعی بدون داده وجود ندارد — به شکلی یا دیگری داده لازم است. هوش مصنوعی ممکن است وابستگی به داده‌های برچسب‌خورده انسانی را کاهش دهد یا از تجربه یاد بگیرد، اما نمی‌تواند از هیچ چیز یاد بگیرد.

روش‌های رایج یادگیری هوش مصنوعی

روندهای پیشرفته: یادگیری از «تجربه» به جای داده‌های ایستا

پژوهشگران اکنون در حال بررسی راه‌هایی هستند که هوش مصنوعی کمتر به داده‌های ارائه شده توسط انسان وابسته باشد. برای مثال، DeepMind اخیراً مدل «جریان‌ها» را در عصر «هوش مصنوعی مبتنی بر تجربه» پیشنهاد داده است، جایی که هوش مصنوعی عمدتاً از تعاملات خود با جهان یاد می‌گیرد نه از مسائل و سوالات طراحی شده توسط انسان.

ما می‌توانیم این کار را با اجازه دادن به عوامل برای یادگیری مداوم از تجربیات خود — یعنی داده‌هایی که خود عامل هنگام تعامل با محیط تولید می‌کند — انجام دهیم… تجربه به وسیله اصلی بهبود تبدیل خواهد شد و از مقیاس داده‌های ارائه شده توسط انسان امروز فراتر خواهد رفت.

— تحقیقات DeepMind، نقل از VentureBeat

به عبارت دیگر، در آینده، هوش مصنوعی خودش داده‌هایش را از طریق آزمایش، مشاهده و تنظیم اقدامات تولید خواهد کرد — مشابه نحوه یادگیری انسان‌ها از تجربه دنیای واقعی.

به طور شگفت‌انگیز، با وجود عدم استفاده از داده‌های آموزشی خارجی، AZR در وظایف ریاضی و برنامه‌نویسی عملکرد برتری دارد و حتی از مدل‌هایی که روی ده‌ها هزار نمونه برچسب‌خورده آموزش دیده‌اند، بهتر عمل می‌کند. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند با مطرح کردن و حل چالش‌ها به طور مداوم، «مجموعه داده» خود را تولید کند.

روند پیشرفته - یادگیری از «تجربه» به جای داده‌های ایستا

نکات کلیدی

در عوض، هوش مصنوعی می‌تواند کمتر به داده‌های انسانی وابسته باشد با:

• استفاده از داده‌های بدون برچسب (یادگیری بدون نظارت)
• یادگیری از بازخورد محیطی (یادگیری تقویتی)
• ایجاد چالش‌های خود (مثلاً مدل AZR)

بسیاری از کارشناسان معتقدند که در آینده، هوش مصنوعی بیشتر از تجربه‌ای که خودش جمع‌آوری می‌کند یاد خواهد گرفت و تجربه به «داده» اصلی برای بهبود تبدیل خواهد شد.