مدل های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT، LLaMA و BERT توانایی های شگفت انگیزی در تولید متن، ترجمه، خلاصه سازی و حتی پاسخگویی به سؤالات پیچیده دارند. با این حال، با وجود پیشرفت های چشمگیر، این مدل ها همچنان از محدودیت های اساسی در فهم عمیق زبان انسان رنج می برند. این مقاله به بررسی مهم ترین محدودیت های مدل های زبانی در درک واقعی زبان انسان می پردازد.

ماهیت آماری مدل های زبانی

مدل های زبانی بزرگ بر اساس الگوهای آماری کار می کنند. آنها با تحلیل میلیاردها نمونه متنی، پیش بینی می کنند کلمه یا عبارت بعدی چه خواهد بود. محققان دانشگاه استنفورد تأکید می کنند که این مدل ها فاقد درک واقعی از معنا هستند و صرفاً الگوهای آماری را دنبال می کنند.

پژوهشگران مؤسسه فناوری ماساچوست (MIT) در مطالعه ای جامع نشان داده اند که مدل های زبانی نوین، با وجود نتایج خیره کننده، همچنان از درک مفهومی عمیق مانند آنچه انسان ها به طور طبیعی انجام می دهند، عاجزند. این مدل ها اغلب پاسخ های منسجم و به ظاهر هوشمندانه ارائه می دهند، اما این پاسخ ها حاصل تشخیص الگوهای آماری است، نه درک واقعی محتوا.

فقدان تجربه جسمانی و حسی

یکی از بزرگ ترین موانع فهم عمیق زبان توسط هوش مصنوعی، فقدان تجربه جسمانی است. انسان ها زبان را با تکیه بر تجربیات حسی خود در دنیای واقعی درک می کنند. برای مثال، وقتی ما درباره “گرما” صحبت می کنیم، تجربه حسی گرما را به یاد می آوریم.

محققان دانشگاه کالیفرنیا برکلی معتقدند که زبان انسان عمیقاً در تجربیات جسمی ما ریشه دارد. آنها در مقاله ای با عنوان “زبان جسمانی: چرا هوش مصنوعی نمی تواند واقعاً بفهمد” استدلال می کنند که مدل های زبانی بدون داشتن بدن و تجربه محیط فیزیکی، همواره از درک بسیاری از مفاهیم بنیادی انسانی محروم خواهند ماند.

چالش درک بافت و استنباط

مدل های زبانی در درک بافت و استنباط اطلاعات ضمنی با محدودیت های جدی مواجه هستند. انسان ها به طور طبیعی می توانند مفاهیم ضمنی را از متن استخراج کنند، اما این قابلیت برای مدل های زبانی چالش برانگیز است.

پژوهشگران دانشگاه تهران در مقاله ای با عنوان “چالش های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی” به این نکته اشاره می کنند که مدل های زبانی در تشخیص کنایه ها، استعاره ها و ضرب المثل های فارسی غالباً ناتوان هستند. آنها با تحلیل عملکرد چندین مدل زبانی پیشرفته روی متون فارسی، نشان داده اند که حتی پیشرفته ترین مدل ها در درک لایه های عمیق تر معنایی با مشکلات اساسی روبرو هستند.

محدودیت های دانشی و به روزرسانی اطلاعات

مدل های زبانی فقط می توانند اطلاعاتی را که در داده های آموزشی آنها وجود داشته، منعکس کنند. این محدودیت منجر به دو مشکل اساسی می شود:

  1. قطع زمانی: دانش مدل های زبانی در تاریخ خاصی قطع می شود و آنها از وقایع بعد از آن تاریخ بی اطلاع هستند.

  2. عدم دسترسی به دانش خارج از داده های آموزشی: اگر اطلاعاتی در داده های آموزشی مدل وجود نداشته باشد، مدل قادر به پاسخگویی دقیق به سؤالات مرتبط با آن نخواهد بود.

مرکز پژوهش های هوش مصنوعی شریف این مسئله را “سقف دانشی” مدل های زبانی نامیده و تأکید می کند که برخلاف انسان ها که می توانند به طور مستمر دانش خود را به روز کنند، مدل های فعلی به روزرسانی های دشوار و پرهزینه ای نیاز دارند.

چالش استدلال منطقی و تفکر انتقادی

پژوهش های اخیر نشان می دهد که مدل های زبانی در وظایف نیازمند استدلال منطقی پیچیده و تفکر انتقادی با کاستی های قابل توجهی مواجه هستند. محققان دانشگاه نیویورک در مطالعه ای گسترده روی توانایی استدلال مدل های زبانی دریافته اند که این مدل ها در حل مسائل منطقی پیچیده، به خصوص آنهایی که به استدلال چندمرحله ای نیاز دارند، عملکرد ضعیفی از خود نشان می دهند.

دکتر مهدی رضایی، پژوهشگر هوش مصنوعی در دانشگاه صنعتی شریف، معتقد است: “مدل های زبانی فعلی قادر به تقلید سطحی از استدلال هستند، اما آنها فاقد توانایی واقعی برای شکل دهی نظریه های جدید یا تفکر علّی عمیق می باشند.”

توهم و ساخت اطلاعات نادرست

یکی از نگران کننده ترین محدودیت های مدل های زبانی، پدیده “توهم هوش مصنوعی” است. این مدل ها گاهی اطلاعاتی کاملاً ساختگی را با اعتماد به نفس کامل ارائه می دهند. پژوهشگران گوگل این پدیده را در مقاله ای تحت عنوان “بر کرانه های واقعیت: توهمات در مدل های زبانی بزرگ” به طور جامع بررسی کرده اند.

آنها نشان داده اند که حتی پیشرفته ترین مدل های زبانی گاهی منابع، مقالات، یا حتی افراد غیرواقعی را نقل می کنند. این مسئله به ویژه در زمینه های تخصصی مانند پزشکی یا حقوق می تواند بسیار خطرناک باشد.

درک محدود از فرهنگ و زمینه های اجتماعی

مدل های زبانی در درک عمیق جنبه های فرهنگی و اجتماعی زبان با محدودیت هایی مواجه هستند. پژوهشگران پژوهشکده زبان شناسی ایران در مطالعه ای با عنوان “چالش های بومی سازی هوش مصنوعی زبانی در بافت فرهنگی ایران” به این موضوع پرداخته اند.

آنها معتقدند که مدل های زبانی غالباً با داده های انگلیسی محور آموزش دیده اند و درک محدودی از ظرافت های فرهنگی زبان های دیگر، از جمله فارسی دارند. به عنوان مثال، این مدل ها در درک تعارفات رایج در فرهنگ ایرانی یا برخی اصطلاحات خاص فرهنگی با مشکل مواجه می شوند.

چالش های اخلاقی و سوگیری های مدل های زبانی

مدل های زبانی از جهت گیری ها و سوگیری های موجود در داده های آموزشی خود تأثیر می پذیرند. پژوهشگران مرکز اخلاق هوش مصنوعی دانشگاه تهران این مسئله را به طور گسترده بررسی کرده اند.

آنها در گزارشی با عنوان “سوگیری های پنهان در مدل های زبانی” نشان داده اند که مدل های زبانی می توانند سوگیری های جنسیتی، نژادی، مذهبی و سیاسی را تقویت کنند. این مسئله نشان می دهد که مدل های زبانی فعلی نه تنها در فهم واقعی زبان بلکه در انعکاس عادلانه و بی طرفانه آن نیز با چالش های جدی مواجه هستند.

آینده تحقیقات در فهم عمیق زبان

با وجود چالش های فعلی، پژوهشگران برای ارتقای توانایی های مدل های زبانی در فهم عمیق زبان انسان تلاش می کنند. رویکردهای امیدبخشی مانند یادگیری چندوجهی، که به مدل ها اجازه می دهد از داده های متنی، تصویری و صوتی بیاموزند، در حال توسعه است.

دکتر علی حسینی، محقق هوش مصنوعی در پژوهشگاه دانش های بنیادی، معتقد است: “آینده مدل های زبانی در ترکیب آنها با سایر انواع هوش مصنوعی و ایجاد سیستم هایی است که می توانند مانند انسان ها تجربه کنند، استدلال کنند و با دنیای واقعی تعامل داشته باشند.”

نتیجه گیری

مدل های زبانی بزرگ، علی رغم پیشرفت های خیره کننده، همچنان با محدودیت های جدی در فهم عمیق زبان انسان مواجه هستند. این محدودیت ها از ماهیت آماری آنها، فقدان تجربه جسمانی، چالش های درک بافت، محدودیت های دانشی، ضعف در استدلال منطقی، پدیده توهم و درک محدود از فرهنگ نشأت می گیرد.

درک این محدودیت ها برای استفاده هوشمندانه از فناوری های زبانی ضروری است. با وجود این چالش ها، پیشرفت های آینده در حوزه هوش مصنوعی می تواند به توسعه سیستم هایی منجر شود که درک عمیق تری از زبان انسان داشته باشند. تا آن زمان، باید به یاد داشته باشیم که زبان انسان بسیار پیچیده تر و عمیق تر از آن است که با الگوریتم های فعلی به طور کامل درک شود.