این دسته به بررسی نقاط ضعف، چالشها و مرزهای فعلی سیستمهای هوش مصنوعی میپردازد. در حالی که پیشرفتهای هوش مصنوعی چشمگیر بوده، درک محدودیتهای آن برای پیشرفت مسئولانه و مؤثر ضروری است. این مقاله نمونه بارزی از تحقیقات در این زمینه است، زیرا به جای تمرکز بر قابلیتهای مدلهای فعلی، به طور خاص یک محدودیت نظری و بنیادین در یکی از پرکاربردترین پارادایمهای هوش مصنوعی (جاسازیهای برداری) را شناسایی و اثبات میکند و مسیرهای تحقیقاتی آینده را روشن میسازد.
آیا تا به حال فکر کردهاید که وقتی یک هوش مصنوعی نمیتواند درخواستی را انجام دهد، در پشت صحنه چه اتفاقی میافتد؟ این پاسخ صرفاً یک «نه» ساده نیست؛ بلکه اغلب نگاهی شگفتانگیز به طراحی عملیاتی و محدودیتهای آن است. اخیراً، یک مورد جالب این موضوع را به خوبی نشان داد: از یک مدل هوش … Read more
جاسازیهای برداری (Vector embeddings) قهرمانان گمنام هوش مصنوعی مدرن هستند که از نتایج موتورهای جستجوی شما گرفته تا استدلالهای پیچیده در مدلهای زبان بزرگ، همه چیز را قدرت میبخشند. باور رایج این بوده است که با مدلهای بزرگتر و دادههای آموزشی جامعتر، میتوانیم بر هر چالشی در زمینه بازیابی اطلاعات غلبه کنیم. با این حال، … Read more