مدل‌های جهانی در هوش مصنوعی/ شبیه‌سازی دنیای واقعی با الهام از مغز انسان

به گزارش تجارت نیوز،

مدل‌های جهانی یا شبیه‌سازهای دنیا در هوش مصنوعی، به‌سرعت در حال جلب توجه متخصصان این حوزه هستند. این مدل‌ها می‌کوشند توانایی مغز انسان در ساخت نمایه‌های انتزاعی از جهان و درک نحوه عملکرد آن را شبیه‌سازی کنند. با الهام از شناخت انسان، مدل‌های جهانی گامی مهم در جهت دستیابی به هوش انسانی محسوب می‌شوند.

الهام از شناخت انسانی در مدل‌های جهانی

انسان‌ها از طریق دریافت‌های حسی و پردازش شناختی، مدل‌های ذهنی از دنیای اطراف خود می‌سازند. این مدل‌ها امکان پیش‌بینی و واکنش سریع به محیط را فراهم می‌کنند. برای مثال، یک بازیکن بیسبال می‌تواند مسیر حرکت توپ را پیش‌بینی کند و در کسری از ثانیه واکنش نشان دهد، حتی پیش از آنکه سیگنال‌های بصری کامل به مغز برسند.

محققانی همچون دیوید ها و یورگن اشمیدهابر معتقدند این توانایی پیش‌بینی یکی از ارکان اصلی هوش انسانی است. آنها می‌گویند اگر سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند مدل‌های درونی مشابهی تولید و از آن استفاده کنند، می‌توانند وظایفی را که نیاز به استدلال و آینده‌نگری دارند انجام دهند و به هوش انسانی نزدیک‌تر شوند.

کاربردهای مدل‌های جهانی

یکی از کاربردهای اولیه مدل‌های جهانی، بهبود فناوری‌های تولید ویدئو مولد است. ویدئوهای تولیدشده به وسیله هوش مصنوعی معمولاً دچار مشکلاتی هستند که باعث کاهش کیفیت بصری و واقعی‌بودن آنها می‌شود. یک مدل جهانی که اصول فیزیک، مانند دلیل جهش یک توپ بسکتبال، را درک کند می‌تواند محتوای ویدئویی واقعی‌تری تولید کند.

آموزش این مدل‌ها با استفاده از مجموعه‌داده‌های متنوع شامل تصاویر، صوت، ویدئو و متن انجام می‌شود. این رویکرد به هوش مصنوعی کمک می‌کند نحوه تعامل اشیا و رویدادها را به‌ طور واقعی شبیه‌سازی کند. برای مثال، به‌جای تعریف دقیق رفتار هر شیء در یک ویدئو، مدل جهانی می‌تواند صحنه‌هایی مطابق با انتظارات دنیای واقعی تولید کند.

علاوه بر ویدئو، مدل‌های جهانی در برنامه‌ریزی و حل مساله نیز کاربرد دارند. محققانی مانند یان لوکان، دانشمند ارشد هوش مصنوعی در متا، آینده‌ای را تصور می‌کنند که در آن سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از مدل‌های جهانی بتوانند وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند.

به‌ عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی که وظیفه مرتب‌سازی یک اتاق به‌هم‌ریخته را دارد، می‌تواند توالی اقدامات لازم مانند جارو کردن، شستن ظرف‌ها و دور ریختن زباله‌ها را ایجاد کند. این قابلیت به دلیل درک منطق زیربنایی وظیفه، و نه‌فقط به خاطر تقلید از الگوهای دیده‌شده، میسر می‌شود.

آینده ادغام مجازی و واقعی

مدل‌های جهانی می‌توانند صنایع مختلفی مانند بازی‌سازی، عکاسی مجازی و رباتیک را متحول کنند. جاستین جانسون، یکی از بنیان‌گذاران World Labs، معتقد است که در آینده، مدل‌های جهانی می‌توانند محیط‌های سه‌بعدی تعاملی را به‌صورت آنی تولید کنند و زمان و هزینه ایجاد دنیاهای مجازی را کاهش دهند. این قابلیت می‌تواند در حوزه‌هایی مانند بازی‌سازی، شبیه‌سازی‌های آموزشی یا حتی گردشگری مجازی استفاده شود.

در رباتیک، مدل‌های جهانی می‌توانند به ماشین‌ها کمک کنند محیط اطراف خود را بهتر درک کنند و وظایف پیچیده‌تری را انجام دهند. برای مثال، یک ربات مجهز به مدل جهانی می‌تواند در یک اتاق شلوغ حرکت کند یا تعمیرات دقیق را انجام دهد، به همان شکلی که یک انسان این کار را انجام می‌دهد.

چالش‌های پیش روی مدل‌های جهانی

با وجود وعده‌های فراوان، مدل‌های جهانی با چالش‌های فنی جدی روبه‌رو هستند. آموزش و اجرای این سیستم‌ها به قدرت محاسباتی بسیار زیادی نیاز دارد که به‌مراتب از مدل‌های فعلی هوش مصنوعی بیشتر است. در حالی که برخی از مدل‌های پیشرفته روی دستگاه‌های معمولی قابل اجرا هستند، نمونه‌های اولیه مدل‌های جهانی به هزاران GPU برای آموزش و اجرا نیاز دارند.

چالش دیگر، ریسک تعصب و نادرستی در داده‌های آموزشی است. اگر یک مدل جهانی بر پایه مجموعه‌داده‌ای محدود آموزش داده شود، مثلاً ویدئوهایی از شهرهای آفتابی اروپایی، ممکن است در شبیه‌سازی محیط‌های دیگر، مانند مناظر برفی کره جنوبی، دچار مشکل شود. از این رو تنوع و عمق در داده‌های آموزشی برای ساخت مدل‌های جهانی دقیق و جامع ضروری است.

علاوه بر این، مدل‌های فعلی در شبیه‌سازی رفتارهای پیچیده، به‌ویژه تعاملات میان موجودات زنده، با مشکلاتی مواجه‌اند. کریستوبال والنسوئلا، مدیرعامل استارتاپ Runway، توضیح داده است مدل‌های امروزی نمی‌توانند به‌ طور مداوم تعاملات میان انسان‌ها، حیوانات و محیط‌هایشان را به تصویر بکشند. رفع این نقص‌ها نیازمند پیشرفت‌های چشمگیر در جمع‌آوری داده و مهندسی است.

گامی به‌ سوی هوش پیشرفته‌تر

توسعه مدل‌های جهانی قدرتمند همچنان در مراحل ابتدایی است، اما تاثیر بالقوه آن بر هوش مصنوعی و جامعه بسیار عظیم خواهد بود. این مدل‌ها با پر کردن شکاف میان شبیه‌سازی دیجیتال و درک دنیای واقعی، می‌توانند مسیر را برای ماشین‌های هوشمندتر و توانمندتر هموار کنند.

اگر محققان بتوانند بر چالش‌های فنی و اخلاقی غلبه کنند، مدل‌های جهانی ممکن است به یکی از ارکان اصلی نسل آینده هوش مصنوعی تبدیل شوند و ما را به ماشین‌هایی که واقعاً دنیا را مانند انسان‌ها درک و با آن تعامل می‌کنند، نزدیک‌تر کنند.