كيف تتعامل نماذج اللغة الضخمة مع الكلام؟ هل يمكنها فهم المعنى كما يفعل البشر؟

هل ستتفهم الذكاء الصناعي اللغة كما يفعل البشر؟ النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أصبحت أكثر فعالية في إنتاج النصوص التي تشبه اللغة البشرية والإجابة على الأسئلة، لكن ما إذا كانت تتفهم معنى الكلمات التي تنتجها هو موضوع نقاش ساخن. تعتبر هذه النماذج صناديق سوداء؛ فهي قادرة على التوقعات والقرارات حول ترتيب الكلمات، لكنها لا تستطيع التواصل بالأسباب وراء ذلك. الحوار بين جانا ليفين وستيف ستروغاتز مع إلي بافلريك جانا ليفين: مرحبًا بيكم في "The Joy of Why"، برنامج بودكاست من مجلة Quanta يناقش أكبر الأسئلة الغامضة في الرياضيات والعلوم اليوم. اليوم نتحدث مع إلي بافلريك، عالمة حاسوب ولغوية في جامعة براون، حول كيفية معالجة الذكاء الصناعي للغة مقارنة بالبشر. ستيف ستروغاتز: مرحباً، إلي! نحن سعداء بوجودك هنا. إلي بافلريك: شكراً لكم. نعم، أنا متحمسة لهذه المقابلة. المسار المهني لـ إلي بافلريك جانا ليفين: كيف بدأت مسيرتك المهنية في مجال الاقتصاد ثم انتقلت إلى دراسة كيفية تعامل الحواسيب مع الدلالات اللغوية؟ إلي بافلريك: كنت أعمل في مشروع بحثي مع أستاذ في الاقتصاد الجزئي، حيث كان عليّ إنشاء رسومات باستخدام MATLAB. لم أكن أملك خلفية في علوم الحاسوب، فقررت أن أتعلم البرمجة. بعد ذلك، بدأت العمل مع أحد الأساتذة الذين كانوا يدرسون اللغة، وبمرور الوقت تطور اهتمامي نحو الدلالات اللغوية. الفرق بين معالجة اللغة في LLMs وفي البشر جانا ليفين: ما هي الفروق بين كيفية معالجة البشر للغة وكيفية معالجتها بواسطة نماذج اللغة الكبيرة؟ إلي بافلريك: عندما نتحدث عن معالجة اللغة، فإن هناك طبقات مختلفة للتحليل. في البشر، تعتمد العملية على الدماغ والعقل والمجتمع، في حين أن LLMs هي عبارة عن شبكات عصبية تقوم بتوقع الكلمات التالية بناءً على البيانات التي رأتها. رغم أننا نفهم الشفرة التي كتبتها، إلا أننا لا نستطيع تفسير السلوك الذي ينتج عنها بدقة. يمكن تشبيهها بمخبوزة كعكة؛ نعرف الوصفة ولكننا لا نفهم تماماً الكيمياء التي تجعل الكعكة تخرج بهذه الشكل المحدد. التعلم والتطور في LLMs جانا ليفين: هل تستمر هذه النماذج في التعلم والتطور مع الزمن؟ إلي بافلريك: هذا يعتمد على التعريف الذي نعطيه لكلمة "تعلم". النماذج تتعلم من خلال تحديث المعادلات الرياضية الداخلية (الأوزان) بناءً على بيانات جديدة. ومع ذلك، هناك طرق أخرى للتعلم، مثل تخزين معلومات جانبية عن المستخدم، مما يجعل النموذج يبدو أنه يتذكر معلومات سابقة. هذه الطريقة يمكن إلغاؤها بسهولة، لكن تحديث الأوزان نفسه هو عملية معقدة ومكلفة. التأثير على الإبداع البشري جانا ليفين: ما هي آثار هذه النماذج على الإبداع البشري؟ إلي بافلريك: الإبداع البشري لا يفقد قيمته حتى لو كان النموذج يقوم بعمليات رياضية لتوليد النصوص. يمكننا تقدير الأعمال الفنية والأدبية دون الاهتمام بالآلية التي أنتجتها. الإبداع ليس مجرد عملية حسابية، بل هو تعبير عن التجربة البشرية والمشاعر. الهموم والفرص ستيف ستروغاتز: ما هي أكبر الهموم التي تواجهك في هذا المجال؟ إلي بافلريك: أخشى من بعض المشكلات الأمنية والأخطاء العميقة التي قد تكون مشتركة بين جميع النماذج. كما أن انتشار الاحتيال ونقص الثقة هي من التحديات الكبيرة. ومع ذلك، أنا متفائلة بقدرة هذه النماذج على تقديم قيمة كبيرة تتجاوز التكلفة. جانا ليفين: ما هو الجانب الذي يجلب لك السعادة في عملك؟ إلي بافلريك: أنا متحمسة لدراسة هذه النماذج وأساليب معالجتها للغة. هذه الأسئلة الفلسفية تتحول إلى أسئلة علمية يمكن التوصل إلى إجابات لها. هذا شعور مثير ومحفز. الخلاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) هي أدوات قوية لكنها ما زالت مختومة غموضاً كبيراً. رغم التقدم الهائل الذي حققته، إلا أنها لا تتفهم اللغة بالطريقة البشرية. إلي بافلريك وفريقها يعملون على فهم هذه النماذج بشكل أفضل، مما قد يساعد في تقدير قدراتنا البشرية وابتكاراتنا. تعتبر إلي متفائلة بمستقبل الذكاء الصناعي وتأثيره الإيجابي على العديد من المجالات، لكنها تحذر من مخاطر الأمن والثقة. نبذة عن إلي بافلريك إلي بافلريك هي أستاذة في علوم الحاسوب واللغويات في جامعة براون، وتدير مختبر "فهم اللغة والتعبير". تركز بحوثها على فهم كيفية معالجة النماذج اللغوية الكبيرة للغة مقارنة بالبشر، وكيف يمكن لهذه الأبحاث أن تساهم في تطور علم الحاسوب واللغويات.