خب بچهها، بیاید درباره یه موضوع خفن و جدید که تو حوزه مدلسازی بهینهسازی با کمک هوش مصنوعی بزرگ (Large Language Models، یعنی مدلهایی مثل ChatGPT که میتونن متن زیادی رو بفهمن و تحلیل کنن) اتفاق افتاده یه گپ دوستانه بزنیم!
تا همین چند وقت پیش، کسایی که میخواستن یه مدل حل مسئله بسازن (مثلاً برای اینکه ببینن چطور میشه بیشترین سود رو با کمترین هزینه تو یه پروژه به دست آورد)، باید خودشون کد میزدن یا با solverهای تخصصی سر و کله میزدن. حالا این هوش مصنوعیا اومدن و کار رو خیلی راحتتر کردن. یعنی شما به زبون طبیعی (مثلاً فارسی یا انگلیسی) توضیح میدی دنبال چی هستی و خودش یه کد حلگر برات درست میکنه که آماده اجراست!
ولی یه ایراد مهم وجود داشت: بیشتر این سیستمها فقط تو یه مرحله جلو میرفتن؛ یعنی همون دفعه اول کد رو میساختن و فقط اگه solver (برنامهای که میره و محاسبات رو انجام میده) خطایی میگرفت اصلاحش میکردن. اما! اگه تو منطق مدل مشکل باشه (یعنی کد از نظر فرمولبندی درست باشه، اما کار درست رو انجام نده)، کسی متوجه نمیشد! اینطوری خیلی وقتها مدل خروجیش با چیزی که ما قصدش رو داشتیم یکی نبود.
حالا نویسندههای این مقاله جدید یه رویکرد جالب معرفی کردن به اسم SAC-Opt. اسمش رو بخوام ساده کنم میشه: “مدلسازی بهینه با همراستاسازی معنایی”. بذارین توضیح بدم که این یعنی چی:
SAC-Opt به جای اینکه فقط به پیغامهای خطای solver نگاه کنه، میاد و به معنای اصلی مسئله توجه میکنه. اونا یه چیزی گذاشتن به اسم «semantic anchor» یا به فارسی بگیم “لنگر معنایی”؛ یعنی همون چیزای کلیدی و پایهای که مسئله ما روش سوار شده. سیستم تو هر مرحله این لنگرها رو بین مسئله اصلی و کدی که تولید کرده مقایسه میکنه و فقط بخشهایی رو که مغایرت دارن اصلاح میکنه. اینطوری میشه مطمئن شد مدل نهایی دقیقا دنبال همون هدفیه که در ابتدا تعریف شده بود.
نکته خفن دیگه اینکه این روش نیاز به آموزش یا نظارت اضافه نداره (یعنی نیازی نیست دوباره مدل رو با دادههای جدید یاد بدی یا کلی آدم حواست بهش باشه). فقط با همین جداسازی و مقایسه معنایی به جای خطایاب سنتی، مدل خیلی قدرتمندتر و دقیقتر کار میکنه.
در مقاله اومدن SAC-Opt رو روی هفت دیتاست عمومی (یعنی هفت مجموعه مسأله واقعی و استاندارد) آزمایش کردن و نشون دادن که دقت مدلسازی به طور میانگین ۷.۸ درصد بهتر شده، و تو یه مدل پیچیده به اسم ComplexLP حتی دقیقتر شده تا ۲۱.۹ درصد! این یعنی مدل شما هم درست کار میکنه و هم نتیجههاش مورد اعتماده.
اگه بخوام جمعبندی کنم، این تکنیک باعث میشه وقتی از هوش مصنوعی برای مدلسازی مسائل بهینه استفاده میکنی، مطمئن شی که دقیقا همون کاری رو انجام میده که قصدمون بوده، نه فقط یه چیزی که از نظر شکل و ظاهر درسته. واقعاً ایده باحالیه چون تو دنیای امروز که هوش مصنوعی داره همه چی رو تغییر میده، لازمه بدونیم چطور میشه از این مدلهای زبانی هوشمند مطمئن و دقیقتر استفاده کنیم.
پس اگه تو کار مدلسازی و برنامهنویسی برای حل مسائل بهینه هستی یا فقط به مباحث جدید هوش مصنوعی علاقه داری، SAC-Opt و این روش روی لنگر معنایی ایدهایه که حسابی میتونه کار راهبنداز و جالب باشه!
منبع: +
