نظام ELMO يحل مشاكل فهم اللغة

184

كشف باحثون في مجال الذكاء الإصطناعي عن تحسن كبير في قدرة أجهزة الكمبيوتر على التعرف على الصور عن طريق تغذية شبكة عصبية بملايين الصور من قاعدة بيانات تسمى ImageNet. مما كشف عن مرحلة ثورية لرؤية الكمبيوتر, حيث أصبح من الواضح أن نموذجًا تم تدريبه باستخدام ImageNet يمكن أن يساعد في معالجة جميع أنواع مشكلات التعرف على الصور. وبعد مرور ستة أعوام, ساهم ذلك في تمهيد الطريق أمام السيارات ذاتية القيادة للتنقل في شوارع المدينة و Facebook لوضع العلامات تلقائيًا على الأشخاص في صورك.

في ساحات أخرى من أبحاث الذكاء الاصطناعي مثل فهم اللغة, أثبتت النماذج التجريبية أنها بعيدة تماما عن تحقيق ذلك. لكن الأبحاث الحديثة من fast.ai و OpenAI ومعهد Allen للذكاء الاصطناعى تقترح تطور محتمل, مع وجود نماذج لغوية أكثر قوة يمكن أن تساعد الباحثين على التعامل مع مجموعة من المشاكل, وهو ما يعمل عليه حاليا سيباستيان رودر وهو باحث يطور أحد النماذج الجديدة.

يمكن أن تكون التحسينات مثيرة, يُعرف النموذج الأكثر إنتشارا على نطاق واسع  بإسم Embeddings from Language Models أو ELMO. عندما تم إصداره من قبل معهد Allen في ربيع هذا العام, أظهر ELMO بسرعة أفضل الميزات السابقة في مجموعة متنوعة من المهام الصعبة – مثل القراءة والفهم, حيث يجيب الذكاء الإصطناعي على أسئلة معينة حول فهم قطعة من محتوي نصي ويقوم بتحليل المشاعر, إن إستخدام ELMO يؤدي إلى تحسين النتائج بنسبة تصل إلى 25 بالمائة, حيث يقوم بفهم التركيب النحوي للجمل أيضا.

دان كلاين, أستاذ علوم الكمبيوتر في جامعة كاليفورنيا في بيركلي ، كان من بين أوائل المستخدمين, من خلال إستخدام ELMO كان لدى كلاين أفضل نظام في العالم والأكثر دقة بفارق ضخم عن بقية الأنظمة المستخدمة. يقول كلاين “إذا كنت قد سألتنى قبل بضع سنوات إذا كان من الممكن الوصول إلى مستوى مرتفع بهذا الشكل؟ لم أكن لأجيب بنعم”

نماذج مثل ELMO تتعامل مع مشكلة أساسية بالنسبة للغويين الذين يستخدمون الذكاء الإصطناعي: نقص البيانات من أجل تدريب الشبكة العصبية على اتخاذ القرارات, كما تتطلب العديد من مشكلات اللغة بيانات يتم تصنيفها بدقة يدويا. لكن إنتاج تلك البيانات يستغرق وقتًا ومالًا, وحتى الكثير منها لا يمكنه التقاط الطرق التي لا يمكن التنبؤ بها والتي نتحدث بها ونكتبها. أما بالنسبة إلى اللغات الأخرى بخلاف اللغة الإنجليزية, فغالبًا ما لا يتوفر للباحثين قدر كافٍ من البيانات المصنفة لتنفيذ المهام الأساسية.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://www.wired.com/story/ai-can-recognize-images-but-understand-headline/

 

تعليقات