محدودیت‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی (AI) مانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) چالش‌های خاص خود را دارد. تلاش‌های اخیر برای عبور از این محدودیت‌ها نشان می‌دهد که بازدهی به تدریج کاهشی می‌شود. زمانی قوانین مقیاس‌پذیری بهبودهای قابل پیش‌بینی در عملکرد را تضمین می‌کردند، اما اکنون نتایج مبهم‌تری ارائه می‌دهند. این مسئله اهمیت توسعه رویکردهای نوآورانه‌ای را که فراتر از محدودیت‌های مقیاس‌پذیری باشند، برجسته می‌کند.
مفهوم «مقیاس‌پذیری» در هوش مصنوعی (AI) زمانی نویدبخش بهبودهای نمایی بود. محققان با افزایش حجم مجموعه داده‌ها و قدرت محاسباتی مورد استفاده برای آموزش مدل‌ها، می‌توانستند عملکرد را به طور قابل پیش‌بینی افزایش دهند. با این حال، همانطور که تحولات اخیر نشان می‌دهد، این روش به محدودیت‌های عملی و نظری خود نزدیک می‌شود. مقیاس‌پذیری دیگر نیروی دگرگون‌کننده‌ای که تصور می‌شد نیست و این حوزه باید به سمت ایده‌های تازه و نوآورانه برای پیشرفت قابلیت‌های هوش مصنوعی تغییر جهت دهد.
چالش‌های مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی
هرچه زمان و منابع محاسباتی بیشتری صرف اصلاح یک سیستم هوش مصنوعی شود، به طور معمول دقیق‌تر می‌شود. با این حال، این فرآیند با اشکالات قابل توجهی همراه است. اول، افزایش زمان محاسبات تست، پرهزینه است و به زمان قابل توجه GPU نیاز دارد که همه سازمان‌ها نمی‌توانند از عهده آن برآیند. دوم، غیرقابل اعتماد است. نتایج در حوزه‌های مختلف مسئله بسیار متفاوت است. به عنوان مثال، معرفی “o1” توسط OpenAI، یک رویکرد مقیاس‌پذیری جدید، نتایج متناقضی را نشان داده است. در محیط‌های کنترل‌شده، مانند حل مسائل ریاضی با داده‌های مصنوعی فراوان، o1 موفقیت‌هایی را نشان می‌دهد. با این حال، در وظایف بازتر، عملکرد آن اغلب نمی‌تواند از مدل‌های موجود مانند GPT-4 پیشی بگیرد.
GPT-4 خود گامی قابل توجه از GPT-3 در تقریباً همه زمینه‌ها بود، اما o1 فاقد چنین پیشرفت‌های یکنواختی است. این ناسازگاری، محدودیت‌های تکیه صرف بر مقیاس‌پذیری به عنوان یک استراتژی برای پیشرفت هوش مصنوعی را آشکار می‌کند. در سناریوهای خاص به خوبی کار می‌کند اما نمی‌تواند به عنوان یک راه حل جهانی عمل کند.
فرسایش قوانین مقیاس‌پذیری
اصطلاح «قوانین مقیاس‌پذیری» زمانی به فرمولی دقیق برای پیش‌بینی چگونگی بهبود عملکرد هوش مصنوعی با افزایش حجم مجموعه داده‌ها و قدرت محاسباتی اشاره داشت. این قوانین محققان را قادر می‌ساخت تا با اطمینان از نتایج خاص، سرمایه‌گذاری‌های جسورانه‌ای انجام دهند. امروزه، معنای مقیاس‌پذیری به چیزی بسیار کمتر دقیق تغییر یافته است. اکنون صرفاً نشان می‌دهد که عملکرد ممکن است با تنظیم پارامترهای خاص بهبود یابد – بدون هیچ تضمینی یا معیارهای واضح.
این تغییر چارچوب، پایه و اساس مقیاس‌پذیری را به عنوان یک روش قابل اعتماد تضعیف می‌کند. پیش از این، محققان می‌توانستند میلیاردها دلار را با نتایج قابل پیش‌بینی به تلاش‌های آموزشی اختصاص دهند. اکنون، این رویکرد به آزمایش‌های آزمون و خطا تبدیل شده است. این عدم پیش‌بینی، توجیه منابع عظیم مورد نیاز برای مقیاس‌پذیری را دشوارتر می‌کند و این حوزه را به سمت بررسی روش‌های جایگزین سوق می‌دهد.
نیاز به نوآوری
تلاش‌ها برای حفظ ارتباط مقیاس‌پذیری شبیه یک تمرین بیهوده است. گری مارکوس آن را به تلاش برای خشک کردن ظروف با یک حوله از قبل اشباع شده تشبیه می‌کند – تلاشی بی‌اثر و ناامیدکننده. به جای چسبیدن به مقیاس‌پذیری به عنوان محرک اصلی پیشرفت، جامعه هوش مصنوعی باید ایده‌ها و جهت‌های جدید را در آغوش بگیرد.
مارکوس آینده‌ای را تصور می‌کند که در آن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تنها یکی از اجزای شناخت مصنوعی هستند، نه اینکه به عنوان راه‌حل‌های فراگیر در نظر گرفته شوند. LLMهای فعلی محدودیت‌های ذاتی دارند، به ویژه در درک دقت واقعی و درک متنی. این کاستی‌ها نیاز به رویکردی متنوع‌تر برای توسعه هوش مصنوعی را برجسته می‌کند.
فراخوانی برای اختراع تازه
تمرکز بر مقیاس‌پذیری، محققان را از کاوش رویکردهای واقعاً جدید به هوش مصنوعی منحرف کرده است. در حالی که مقیاس‌پذیری در گذشته دستاوردهای قابل توجهی داشته است، بازدهی کاهشی آن نشان می‌دهد که دوران تسلط آن رو به پایان است. مرحله بعدی نوآوری در هوش مصنوعی نیاز به دیدگاهی وسیع‌تر دارد – دیدگاهی که LLMها را در چارچوبی بزرگتر از شناخت مصنوعی ادغام کند.
این تغییر مستلزم خلاقیت، همکاری و تمایل به فراتر رفتن از الگوهای تثبیت شده است. با تمرکز بر اختراع تازه به جای مقیاس‌پذیری افزایشی، جامعه هوش مصنوعی می‌تواند امکانات جدیدی را باز کند و بر محدودیت‌های فعلی مدل‌های موجود غلبه کند.
نتیجه‌گیری
زمان آن فرا رسیده است که نقش مقیاس‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی را مورد بازنگری قرار دهیم. در حالی که در گذشته ابزاری قدرتمند بوده است، محدودیت‌های آن به طور فزاینده‌ای آشکار می‌شود. تلاش‌ها برای گسترش ارتباط آن پرهزینه و بی‌اثر است و بر نیاز به ایده‌های جدید تأکید می‌کند. با نگاه کردن به LLMها به عنوان یک قطعه از یک پازل بزرگتر و اولویت دادن به نوآوری بر تکرار، محققان می‌توانند مسیر امیدوارکننده‌تری را برای هوش مصنوعی ترسیم کنند.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: garymarcus.substack.com
