Me ya faru
Binciken Fasaha na MIT ya buga fasalin hulɗar da aka gina a kusa da wasanin gwada ilimi guda bakwai waɗanda ke bincika yadda ƙirar AI ke tunani. Labarin ya ba da rahoton cewa samfura sun inganta cikin sauri akan wasu ayyuka amma har yanzu suna kokawa tare da magudin sararin samaniya, bambance-bambancen bambance-bambancen matsalolin da aka saba da su, gani na gani, da ƙarin hadaddun tunani iri-iri.
Binciken Fasaha na MIT ya ba da rahoton cewa fasalinsa yana gabatar da gwaje-gwaje guda bakwai waɗanda ke rufe tunanin sararin samaniya, ƙwaƙwalwa da daidaitawa, tunani da tunani na gani, fahimtar ɗan adam, da haɓaka rikitarwa. Labarin ya sanya warware rikice-rikice a cikin dogon tarihin kimantawar AI, lura da cewa an yi amfani da wasanni irin su checkers, dara, da Go azaman gadaje gwaji tun farkon shekarun filin. Ya ce wasanin wasan wasan caca ya inganta sosai: ƙungiyar Jami'ar Columbia da aka gano a ƙarshen 2024 cewa manyan samfuran sun warware kashi 18% na wasan wasa na New York Times Connections, yayin da a farkon 2025 wasu samfuran za su iya magance su kusan kowane lokaci. Madogararsa baya gano samfuran ko samar da daidaitaccen kwatance a cikin misalan fasalin.
MIT Technology Review ya ce tunanin sararin samaniya ya kasance babban rauni. Sashin jujjuyawar tunanin sa yana tambayar masu karatu su gano wani abu mai girma uku da aka nuna daga wani kusurwa, kuma labarin ya ba da rahoton cewa ƙirar harshe da ikon shigar da gani-gani har yanzu ba su da kyau a kan irin waɗannan ayyuka. Siffar ta haɗu da wannan wahalar zuwa da'awar game da tsarin AI masu haɓaka ƙirar duniya, suna jayayya cewa manyan harsunan yanzu ba sa bayyana suna sarrafa abubuwa masu girma uku kamar yadda ƙwararrun sararin samaniya za su iya. Labarin ya kuma bayyana matsalar ƙwaƙwalwa-da daidaitawa: ƙirar da aka horar akan bayanai masu yawa na iya gane tsarin wasan wasa da aka saba kuma suyi watsi da ƙaramin canji. Ya buga wani 2024 Google da Jami'ar Illinois Urbana-Champaign binciken da ya ƙunshi bambance-bambancen wasanin gwada ilimi na Knights da Knaves a matsayin shaida ga wannan damuwa.
Sa'an nan fasalin ya juya zuwa ga abstraction mai girma biyu da tunani na gani. MIT Technology Review ya ba da rahoton cewa samfura suna yin mafi kyau akan wasanin gwada ilimi na ARC-AGI lokacin da aka samar da grid azaman igiyoyin ƙididdiga masu ɓoye launukan tantanin halitta maimakon a matsayin hotuna. Har ila yau, ya ce bincike ya gano cewa a wasu lokuta samfura na iya isa ga amsar da ta dace ta hanyar sarƙaƙƙiya, ƙa'idodin da ba za a iya ba da su ba, yayin da mutane na iya dogara ga mafi sauƙi na hangen nesa. Labarin yana gabatar da tambayoyin SimpleBench, Matsalolin Knights da Knaves, da kuma wani wasa mai wuyar warwarewa na ARC-AGI a matsayin misalan ayyuka waɗanda zasu iya fallasa waɗannan bambance-bambance.
Ya bambanta gwaje-gwajen fahimta wanda mutane sukan ba da amsoshi cikin sauri amma ba daidai ba, yayin da samfura na iya ba da amsa da gangan. Wani misali yana tambayar tsawon lokacin da kogon zai ɗauka ya cika rabin sa'ad da yawan jemagu ya ninka a kullum; wani kuma ya tambayi masu karatu su gano zance mai alaƙa da Alice.
A ƙarshe, Binciken Fasaha na MIT ya ba da rahoton cewa aikin yakan tabarbare yayin da matsalolin suka zama masu rikitarwa. Ya buga wani binciken Apple wanda ya gano cewa ƙirar harshe na iya magance sassauƙan juzu'in Hasumiyar Hanoi da matsalolin ratsa kogi amma sun fara raguwa lokacin da adadin diski ko mutane ya kai shida ko fiye. Har ila yau, ya ba da misalin aikin da masu bincike a Jami'ar Washington, Jami'ar Stanford, da Cibiyar Allen suka yi don gano irin waɗannan matsalolin tare da wasanin gwada ilimi-grid. Fasalin ya lura cewa masu sharhi sun yi tambaya ko waɗannan sakamakon sun bayyana ƙayyadaddun dalilai kamar na'ura ko kuma kawai suna nuna gaskiyar cewa mutane ma suna yin ƙarin kurakurai yayin da rikitarwa ke ƙaruwa. Misalai na hayewa kogi da dabaru-grid don haka gwada ba kawai ko ƙira zai iya samar da amsa ba, amma ko zai iya kiyaye ƙuntatawa a cikin abubuwan da aka haɗa da yawa.
Bayanan tushe: technologyreview.com ↗
Me ya sa yake da mahimmanci
Fasalin ya nuna dalilin da yasa manyan da'awar game da bayanan AI na iya zama yaudara. Samfurin na iya yin aiki da kyau akan abubuwan da ba su dace ba ko kuma sanannen ma'auni yayin da ya gaza ƙaramin canji a cikin kalmomi, canjin gani, ko matsala da ke buƙatar matakai masu dogaro da yawa. Waɗannan bambance-bambancen suna da mahimmanci lokacin da ake amfani da tsarin don yanke shawara maimakon nuni.
Babban darasi shi ne cewa aikin a aji ɗaya na gwaji bai kamata a ɗauke shi azaman ma'aunin hankali na gaba ɗaya ba. Misalai na MIT Technology Review sun zana ayyukan da suka yi kama da sauƙi amma suna buƙatar iyawa daban-daban: juya abu a hankali, bin diddigin gaskiya da ƙarya a cikin maganganun, ƙaddamar da ƙa'idar gani, tsayayya da tunani mai ruɗi, ko tsara jerin abubuwa ƙarƙashin ƙuntatawa. Tsarin na iya zama mai ƙarfi da ban mamaki a wani yanki kuma ba abin dogaro ba a wani yanki. Wannan rashin daidaituwa yana da mahimmanci musamman lokacin da masu amfani suka fassara amsoshi masu kyau a matsayin shaida cewa ƙirar ta fahimci matsalar da ke ƙasa.
Har ila yau labarin yana nuna matsala ta ƙima: tsarin aiki na iya rinjayar sakamakon. MIT Technology Review ya ba da rahoton cewa aikin ARC-AGI yana inganta lokacin da aka canza grid na gani zuwa wakilcin lambobi. Wannan yana nuna cewa ƙima na iya yin nuni ba kawai ikon tunani na ƙirar ba amma har da yadda matsalar ke ɓoye da kuma gabatar da ita. Damuwa iri ɗaya ta shafi wasanin gwada ilimi da aka saba. Idan samfurin ya ci karo da bambance-bambancen kusa yayin horo, amsa daidai zai iya nuna alamar ƙira ko sakewa maimakon ikon daidaita ƙa'ida zuwa sabon harka. Madogararsa ba ta tabbatar da yadda sau da yawa ko wane tsarin ke faruwa a cikin tsarin da aka tura ba.
Waɗannan iyakokin suna da tasiri mai amfani ga duk wanda ke amfani da AI a cikin ilimi, software, bincike, gudanarwa, ko wasu saitunan da suka haɗa da lamuran da ba a sani ba. Samfurin da ya yi nasara akan misalan yau da kullun na iya gazawa yayin canjin kalmomi, ƙuntatawa da yawa suna hulɗa, ko bayanan da suka dace na gani ne maimakon na rubutu. Siffar baya bayar da rahoton ƙaddamar da sabon samfur, sabon sakin ƙira, ko ƙima mai sarrafawa na takamaiman tsarin kasuwanci. Ƙimarta tana bayyanawa: yana ba masu karatu takamaiman hanyoyi don ganin dalilin da yasa ribar ma'auni da harshe mai gogewa ba sa kafa hujja mai ƙarfi da kansu. Labarin kuma yana adana muhimmiyar cancanta: mutane suna da nasu son zuciya kuma suna iya zama a hankali ko ƙasa da abin dogaro akan wasu matsalolin.
Ingantacciyar hanyar sadarwa: Yadda A zahiri yake Aiki
Bincika fasahar da ke bayan wannan ci gaban ta hanyar mu'amala.
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
Abin kallo na gaba
Ana buƙatar kimantawa na gaba don gwada fiye da makin kanun labarai. Tambayoyi masu mahimmanci sun haɗa da ko ƙila za su iya haɗawa zuwa matsalolin da ba a sani ba, ko amsoshin su sun dogara da yadda ake wakilta bayanai, yadda aikin ke canzawa yayin da rikitarwa ke tasowa, da kuma ko nasara tana nuna dabarun sake amfani da su ko kuma haddace alamu.
Ci gaba mai fa'ida na gaba zai kasance mafi faɗi, gwaji da za a iya sake samarwa a cikin samfura da tsarin ɗawainiya. Siffar Binciken Fasaha ta MIT ba ta samar da katin ƙima ɗaya da ke rufe duk gwaje-gwaje bakwai ba, kuma tushen ba ya ƙayyadaddun sunaye na ƙira, juzu'i, girman samfurin, yanayin faɗakarwa, ko ƙimar kuskure don yawancin misalai. Ana buƙatar waɗannan cikakkun bayanai don tantance ko raunin da aka ruwaito ya yaɗu, an tattara su musamman iyalai masu ƙima, ko kuma kula da yadda ake gudanar da gwaje-gwajen.
Hakanan ya kamata kimantawa masu zaman kansu su raba gazawar hangen nesa daga gazawar tunani ta hanyar kiyaye abin da ke cikin wuyar warwarewa akai-akai tare da bambanta wakilcin sa. Masu bincike da masu aunawa yakamata su duba ko ƙila sun inganta ta hanyar haɓakawa na gaske ko ta hanyar fiɗawa ga kayan kamar ma'auni. Tattaunawar labarin game da wasan wasan caca da Haɗin kai da bambance-bambancen Knights da Knaves yana nuna dalilin da yasa cutarwa da sanin yakamata. Samfurin da ke aiki da kyau akan tambayoyin da aka buga ko masu alaƙa bazai iya yin daidai da sababbin matsalolin da aka haifar tare da tsari iri ɗaya ba. Don haka yakamata Gwaji ya haɗa da wasan wasa-wasa-wasa-wasa-wasa, canza kalmomi, shimfidar gani da ba a sani ba, da ayyuka waɗanda ke buƙatar yin bayani ko duba maƙasudai na tsaka-tsaki ba tare da ɗaukan cewa amsa mai gamsarwa daidai ce.
Rikici da canja wuri na zahiri sun kasance a buɗe tambayoyin. MIT Technology Review ya ba da rahoton cewa aikin na iya rushewa yayin da adadin abubuwa ko matakan da ake buƙata ya karu, amma tushen bai kafa yadda waɗannan binciken ke fassara zuwa tsarin aiki tare da kayan aiki, maidowa, ƙwaƙwalwar waje, ko kulawar ɗan adam ba. Ya kamata rahoton nan gaba ya bi diddigin ko irin waɗannan ƙarin sun inganta dogaro, kawai taimakawa samfura don bincika da kyau, ko gabatar da sabbin hanyoyin gazawa. Haka kuma masu karatu su sa ido don tantance ingancin dabarun, ba kawai amsa ta ƙarshe ba, domin sakamakon da ya dace da aka samu ta hanyar gaggarumin ƙa’ida ko kuma ba na gama-gari ba zai iya tsira daga ɗan canji a cikin matsalar.