تساعد تقنية "سلسلة الأفكار" الذكاء الاصطناعي في حل ألغاز المفردات

هل الذكاء الاصطناعي نفس مجموعة المهارات التي يمتلكها البشر، وهل يمكنه العثور على تلميحات دقيقة في مفردات اللغة؟ لم يتفاجأ الباحثون في كلية تاندون للهندسة بجامعة نيويورك برؤية النشاط الأول الذي يقوم به الناس (المشاركة في لغز Connections اليومي) وفقًا لصحيفة نيويورك تايمز، كما ورد في الورقة البحثية. 

تقييم نماذج اللغة للذكاء الاصطناعي

كشف التحقيق عن سؤال مثير للجدل لمؤتمر IEEE 2024 ميلانو القادم حول دراسات الألعاب ومشاركة المعرفة المتاحة والعامة: هل من الممكن لتقنيات معالجة اللغة الطبيعية الحديثة (NLP) حل الألغاز القائمة على اللغة؟ 

بالتعاون مع جوليان توجليوس، الأستاذ المساعد في علوم وهندسة الحاسوب ومدير مختبر ابتكار الألعاب في كلية تاندون بجامعة نيويورك، ركز الفريق على منهجين من مناهج الذكاء الاصطناعي: التعلم الآلي وتعلم التمثيل عالي المستوى. ويعتمد المنهج الأول على نموذجي اللغة المتميزين GPT-3.5 وGPT-4 (الإصدار الأخير) وفهم من OpenAI،

تعتمد الآلية التالية على نماذج تضمين الجمل، وخاصة BERT وRoBERTa وMPNet وMiniLM. تمثل هذه النماذج البيانات الدلالية كتمثيل متجهي، لكنها تفتقر إلى مهارات فهم اللغة وتوليدها الكاملة التي تتمتع بها نماذج اللغة.

ومع ذلك، فقد تم التوصل إلى استنتاج مفاده أنه على الرغم من قدرة جميع آلات الذكاء الاصطناعي على أداء بعض المهام المتعلقة بالاتصالات، إلا أن التحدي لا يزال شبه مستحيل. ويميل هذا إلى أن يكون أفضل من غيره في الفئة السابقة، بما في ذلك إنجازات بارزة مثل أساليب التضمين وGPT-3.

إحدى النتائج الرئيسية هنا هي أن النماذج تُظهر ارتباطًا وثيقًا جدًا بالقدرة البشرية على تصنيف صعوبات الألغاز بسرعة من "بسيط" إلى "صعب". نماذج اللغة المحلية تُستخدم بشكل متكرر، وأن التدقيق في السياقات التي تفشل فيها فيما يتعلق بمشكلة الروابط يمكن أن يكشف عن قيد عام في المعالجة الدلالية للغة الطبيعية.dent في مختبر ابتكار الألعاب،

تجاوز الحدود مع GPT-4

لاحظ الباحثون أن مطالبة GPT-4 بحل الألغاز من خلال نهج تدريجي قد عزز بشكل كبير القدرة على حل الألغاز، وخاصة بدقة تزيد قليلاً عن 39٪ من الألغاز.

دليلٌ آخر على فائدة "سلسلة الأفكار المحفزة"، كما أظهرت الأبحاث السابقة، وهو ما أكدته دراستنا، هو أنها تُفضي إلى تفكيرٍ مُنظّم في المفردات، كما ذكر تيموثي ميرينو، الحاصل على درجة الدكتوراه، وهوdent جامعي في مختبر ابتكار الألعاب وأحد مؤلفي هذاtrac. وقد تمّت الإجابة على سؤال ما إذا كانت نماذج اللغة تُنجز العمل وتُنهي المهام بشكلٍ أفضل من خلال جعلها تُفكّر في العمل الذي تُؤدّيه. استخدم الباحثون أرشيفًا إلكترونيًا لألغاز الصور المقطّعة (البازل) يضمّ 250 لغزًا تُمثّل الألغاز اليومية من 12 يونيو 2023 إلى 16 فبراير 2024.