Gök Cisimleri, Portekizli kozmograf ve haritacı Bartolomeu Velho’nun (1568) Ptolemaik evren merkezli evren kavramının illüstrasyonu
200 yıllık bilimsel ilerlemeyi ortadan kaldıran ilginç bir uygulama, yapay zekanın kendi başına bilgi üretme yeteneğine sahip olmadığını, ancak şaşırtıcı bir şekilde gerçeklere dayalı olarak doğru bilgileri bağlamsallaştırma yeteneğine sahip olduğunu gösterdi.
Yapay zekayı sanki 20. ve 21. yüzyıllar hiç yaşanmamış gibi mantık yürütecek şekilde eğitmek artık hayal ürünü bir egzersiz değil.
Yakın zamanda yapılan bir deney, yapay zekanın eğitim verilerini ciddi şekilde sınırlandırarak yanıt verdiğini gösteriyor sanki hala 19. yüzyılda yaşıyormuşuz gibiteknolojik ve bilimsel açıdan rahatsız edici olduğu kadar tutarlı sonuçlarla.
Proje, dil modellerinin temel önermesinden yola çıkıyor: bu sistemler yeni bilgi üretmeyinancak cevaplarını eğitim aldıkları metinlere göre detaylandırıyorlar.
Sonuç olarak, makine öğrenimi modelleri aşağıdakilerle ilgili metinler oluşturamaz: henüz gerçekleşmemiş bilimsel keşiflerÇünkü bu bulgularla ilgili literatür yok. Bir yapay zekanın yapabileceği en iyi şey, araştırmacılar tarafından yazılan tahminleri tekrarlamak veya bu tahminleri sentezlemektir. Popüler Bilim.
Bu açıdan bakıldığında yapay zeka araştırmaları için temel bir soru ortaya çıkıyor: Eğer bir model yalnızca belirli bir zamana ait belgelere erişebiliyorsa, o dönemin insanları gibi düşünecek tarih?
Bu fikir, kökenindeydi. TimeCapsuleLLMhiçbir ticari amacı olmayan, sanki daha sonraki bilimsel ve sosyal gelişmeler hiç yaşanmamış gibi davranan ve şu adreste bulunabilen deneysel bir proje: GitHub.
Tarafından geliştirilen model Hayk GrigoryanABD’deki Muhlenberg Koleji öğrencisi, eğitim gördü 90 milyar bayt metin Londra’da yayınlandı 1800 ile 1875 arasındaderin siyasi ve toplumsal dönüşümlerin yaşandığı bir dönem.
Her ne kadar model her zaman sağlam bir anlatıma sahip olmasa da, yanıtları tarihsel bağlamsallaştırma beni şaşırttı. Grigorian’a göre RedditTimeCapsuleLLM’nin en ilgi çekici sonucu basit bir testten geldi.
Cümleyi tamamlaması istendiğinde “Efendimizin yılıydı 1834”, AI modeli şu metni oluşturdu:“Rabbimizin 1834 yılıydı ve Londra sokakları protesto ve dilekçelerle dolu. Pek çok kişinin bildirdiği gibi bu dava özel alanla sınırlı değildi; ancak Lord Palmerston’ın onu yönettiği gün ortaya çıktığı için, kamuoyu yasanın bize ulaştığı güne yol açan zorlukların kısa bir açıklamasını alacaktı.“.
Bilginin doğruluğunu merak eden Grigorian, gerçekleri kontrol etmeye gitti. “Sonuçta Lord Palmerston’dan bahsediliyordu ve Google’da arama yaptıktan sonra şunu keşfettim: eylemleri etkili bir şekilde protestolarla sonuçlandı 1834.”
Potansiyel olarak, yalnızca belirli bir tarihsel döneme ait bilgilerle veya “Tarihsel Büyük Dil Modeli” (HLLM) ile eğitilmiş bir Yüksek Lisans, aşağıdakileri yapabilecektir: örneğin Vikinglerin davranış standartlarını temsil eder ya da ilk Romalılar.
Ancak bu tür modellerin bazı özellikleri vardır. risk ve sınırlamalar. Bir görüş makalesinde Deneysel Tarih, Adam Mastroianni bir örnek veriyor: “Eğer bir yapay zekayı antik Yunan ile eğitseydik, ona tüm insan bilgisini besleseydik ve ona sorsaydık aya nasıl inilirbunun imkansız olduğunu söylerdim çünkü Ay gökyüzünde yüzen bir tanrıdır“.
Yani, eğer bir HLLM’yi 16. yüzyıldan kalma verilerle eğitseydik, yapay zeka buna yemin edebilirdi. Dünya evrenin merkeziydiağır nesnelerin hafif olanlardan daha hızlı düştüğünü ve çöpten sinek, buğdaydan fare gibi canlıların cansız maddeden kendiliğinden ortaya çıkabildiğini.
Sayı bilimsel makale 2024 yılında yayınlandı Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileriyazarlar HLLM’nin çalışmaya hizmet edebileceğini öne sürüyorlar modern bağlamın dışında insan psikolojisigeçmiş uygarlıkların kültürel ve sosyal kalıplarının bilgisayar simülasyonları yoluyla analiz edilmesine olanak tanır.
“Prensip olarak HLLM yanıtları geçmiş toplumların psikolojisini yansıtabilir ve insan doğası bilimi makalenin yazarları, daha sağlam ve disiplinler arası” diyor.
“Araştırmacılar örneğin işbirlikçi eğilimleri karşılaştırabilirler. Vikingler, eski Romalılar ve Japonlar Ekonomik oyunlarda erken modern çağın. Veya şu konudaki tutumları keşfedebilirler: cinsiyet rolleri bunlar eski Persler veya ortaçağ Avrupalıları arasında tipikti” diye ekliyorlar.
Ancak araştırmacıların kendileri şunu uyarıyor: bu modellerin sınırlamaları. Korunmuş tarihi metinler çoğunlukla toplumsal elitlerin vizyonunu yansıtıyorDüzeltilmesi zor olan yapısal bir önyargıyı ortaya çıkaran.
A isto soma-se a programcıların ideolojik etkisihangisi çalışmak Belçika’daki Gent Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından yürütüldü ve bu ay yayımlandı. npj Yapay Zekaolmaya kararlı belirleyici faktör Dil modellerinin ürettiği sonuçlarda.
Böylece, geçmiş yüzyılların verileriyle eğitilmiş yapay zeka modelleri pratikte mevcut. tamamen aynı sorunlar zamanımızın LLM’lerinden daha.