التفكير في نفسك كذكاء اصطناعي: أربع نصائح من تجربة

المصدر الأصلي: معهد أبحاث تينسنت

المؤلف: Zhou Zhenghua

مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة Unbounded AI‌

عندما ذهبت لفحص جسدي منذ وقت ليس ببعيد ، سألني طبيب مسن باستخفاف: ما هو شعورك حيال حياتك؟ صُدمت ردة فعلي الأولى ، ولم يسألني أحد هذا السؤال من قبل. فكرت لبضع ثوان ، ثم كادت أن أفهم: جيد ، أنا أعرف ما أنا مهتم به ، ما أنا مناسب له. لكن بعد أن أنهيت حديثي مباشرة ، شعرت أن مثل هذا الملخص لحياتي كان غير مكتمل للغاية ، ثم أضفت أنني مررت بالفعل بالعديد من التقلبات ، لكنني أكثر تفاؤلاً.

في وقت لاحق ، طرحت نفس السؤال على ChatGPT ، والذي لا يحتوي بالطبع على تعديلات عاطفية مثل بلدي: "بصفتي نموذجًا للغة الذكاء الاصطناعي ، ليس لدي حياة وعواطف ، لذلك لا يمكنني تجربة الحياة مثل الإنسان. أنا موجود لمساعدة المستخدمين في حل المشاكل ، توفير المعلومات والنصائح. إذا كانت لديك أي أسئلة أو كنت بحاجة إلى مساعدة ، فلا تتردد في طرحها علي وسأحاول مساعدتك. "

لذا فإن السؤال هو ، كيف يجب على الناس تقييم حياتهم؟ GPT4.0 ، وهي عبارة عن مجموعة من المعارف البشرية ، تعطي عدة معايير: الأهداف التي حددها الفرد وحالة الإنجاز ؛ العلاقة بين الفرد والأسرة والأصدقاء والزملاء ، والدور الذي يلعبه ؛ وضع النمو على المستوى ؛ السعادة والرضا الداخلي ؛ هل لديّ توازن في العمل والأسرة والصحة والترفيه. يقترح GPT4.0 أيضًا أنه يجب على الأشخاص مراجعة حياتهم بانتظام من أجل التعديل والتحسين المستمر.

قد يكون هذا هو نفس الإجابة المرجعية التي يمكن أن يقدمها مستشار النمو الشخصي المحترف. من قبل ، غالبًا ما شعرت أن الناس يشبهون الآلات أكثر فأكثر ، والآلات تشبه البشر أكثر فأكثر. بعد تعميم الإنترنت ، يتم التواصل بين الناس في الغالب من خلال الإنترنت كوسيط ، ويكون التفاعل وجهاً لوجه بين الناس أقل وأقل ، وتميل العلاقة الشخصية إلى اللامبالاة. لذلك ، أصبح الناس أكثر فأكثر مثل الآلات ، مما يشير أيضًا إلى علاقتي بين الآلات واللامبالاة. من ناحية أخرى ، أصبحت الآلات أكثر فأكثر مثل البشر ، وهو في الواقع إعجاب بالتقدم التكنولوجي. يمكن للآلات تقليد القدرات البشرية ، بحيث يمكن للبشر استخدام الآلات لإكمال بعض المهام التي لا يمكن إكمالها ، كما هو الحال في البيئات القاسية.العمل ، وإجراء عمليات عالية الدقة ، وخاصة أداء جميع المهام دون عاطفة.

في الواقع ، من خلال دراسة النماذج الكبيرة التي يمثلها ChatGPT ، وجد أن هذا النوع من نموذج معالجة اللغة الطبيعية القائم على الشبكات العصبية واسعة النطاق له بعض أوجه التشابه مع الدماغ البشري في أساليب التعلم والتعبير.

من حيث التعرف على الأنماط ، يمتلك كل من ChatGPT والدماغ البشري القدرة على التعرف على الأنماط. من خلال مراقبة كمية كبيرة من البيانات ، يمكنهم تعلم التعرف على العلاقة بين اللغة والمفاهيم ، وذلك لفهم اللغة الطبيعية وتوليدها ؛ يمكن لكل من ChatGPT والدماغ البشري التعلم من التجربة ، ويتعلم ChatGPT من خلال مجموعات بيانات التدريب ، ويتعلم الإنسان يتعلم الدماغ من خلال القراءة والتواصل بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لكل من ChatGPT والدماغ البشري فهم المعلومات السياقية ، وتوليد الاستجابات المناسبة ، وفهم الكلمات الغامضة أو متعددة المعاني.

ومع ذلك ، لا يزال هناك فرق كبير بين طريقة تعلم النماذج الكبيرة والدماغ البشري. من منظور طرق التعلم ، يتعلم الدماغ البشري من خلال الاتصال بين الخلايا العصبية والتغيرات في قوة التشابك ، بينما يتعلم ChatGPT عن طريق ضبط الأوزان في الشبكة العصبية ؛ تتضمن عملية التفكير في الدماغ البشري الوعي والعاطفة والذاكرة ، إلخ. مجموعة متنوعة من الأنشطة الذهنية المعقدة ، في حين أن عملية التفكير في ChatGPT تعتمد بشكل أساسي على الحسابات القائمة على النماذج الرياضية والإحصائية ؛ لا يحتوي ChatGPT على المشاعر والوعي الفريد للدماغ البشري ، فهو مجرد أداة قائمة على الخوارزمية ، والتي تمكن البشر لتجربة العواطف وترسيخ القيم والمفاهيم الأخلاقية.

غالبًا ما ركزت الأبحاث السابقة على كيفية تعلم الذكاء الاصطناعي العام من الدماغ البشري ، مع تجاهل كيف يمكننا نحن البشر التعلم من الذكاء الاصطناعي.

قرر عالم الروبوت بيتر سكوت مورجان تحويل نفسه إلى سايبورغ (سايبورغ) بعد معاناته من مرض التصلب الجانبي الضموري. وخضع لـ "فغر ثلاثي" واستئصال كامل للحنجرة ، وتم إدخال أنبوب تغذية مباشرة في معدته ، وتم إدخال قسطرة مباشرة في المثانة ، ثم تم تحويل مخرج البراز من خلال فغر القولون ، بمساعدة كرسي متحرك ، وتم تصنيع الصوت بشكل مصطنع ، مما يشكل خطوة كبيرة نحو خطوة سايبورغ "نصف إنسان ونصف آلة".

إذا كانت تصرفات بيتر سكوت متطورة جدًا وجذرية ، فبالنسبة للأشخاص الأصحاء العاديين ، من الممكن في الواقع إجراء تجربة للتعلم من الذكاء الاصطناعي من حيث علم النفس والتفكير. بعد عدة جولات من المحادثات مع GPT4.0 ، قمت بتلخيص المسارات المرجعية الأربعة للبشر للتعلم من الذكاء الاصطناعي:

** المسار 1: اتخاذ القرار المستند إلى البيانات **

يتخذ معظم الناس القرارات ، حتى القرارات الحياتية الكبرى مثل من يتزوج ، بناءً على الحدس. على الرغم من أن الحدس قد يكون أيضًا الطريقة التي يتم بها عرض البيانات الضخمة على خط عرض أعلى. ومع ذلك ، عادة ما تتخذ أنظمة الذكاء الاصطناعي قرارات تستند إلى كمية كبيرة من البيانات ، لذلك يمكننا محاولة جمع وتحليل البيانات ذات الصلة عند اتخاذ القرارات في عملنا وحياتنا اليومية ، وذلك لاتخاذ قرارات أكثر استنارة وموضوعية.

على سبيل المثال ، عند شراء منزل ، يمكنك الانتباه إلى أربعة جوانب من البيانات: دراسة البيانات التاريخية لسوق العقارات في المدينة ، وفهم اتجاه أسعار المساكن وتوقعات السوق ، والتي ستساعد في تحديد توقيت وميزانية شراء منزل ؛ قارن أسعار المساكن لمختلف القطاعات المرشحة داخل المدينة ، تكلفة المعيشة ، راحة النقل ، الموارد التعليمية ، المرافق الطبية وغيرها من البيانات للمقارنة والمفاضلة ؛ تقييم العائد على الاستثمار ، وتحليل العوائد المحتملة للاستثمار العقاري في مساكن المرشحين ، بما في ذلك دخل الإيجار ، وتقدير سعر المنزل ، وما إلى ذلك. يساعد هذا في تحديد الغرض والفوائد المتوقعة من شراء منزل ؛ ضع في اعتبارك أسعار فائدة القروض: فهم أسعار الفائدة وشروط السداد والمعلومات الأخرى للبنوك المختلفة ومنتجات القروض من أجل اختيار برنامج القرض الأنسب.

يمكن أيضًا استخدام عملية اتخاذ القرار بشأن البيانات في اختيار الشريك. على سبيل المثال ، تعتبر الأبعاد الأربعة التالية عوامل مهمة لعلاقة منسجمة بين الزوج والزوجة: القيم المشتركة ، وفهم قيم كل منهما ، والمعتقدات ، وأهداف الحياة ، وما إلى ذلك ، لتقييم ما إذا كان هناك أساس مشترك وتوافق طويل الأجل ؛ مهارات الاتصال ، ومراقبة كيفية تواصل بعضهم البعض في المواقف المختلفة ، وفهم ما إذا كان بإمكانهم حل المشكلات بشكل فعال والتعامل مع النزاعات ؛ مفاهيم المال ، فهم عادات الاستهلاك ومفاهيم الادخار والاستثمار لدى بعضهم البعض المفاهيم ، وما إلى ذلك ، لتقييم الإدارة المالية ما إذا كان بإمكانهم الوصول إلى اتفاق بشأن الجوانب ؛ عادات المعيشة ، ومراقبة عادات الحياة لبعضهم البعض ، والهوايات ، والدوائر الاجتماعية ، وما إلى ذلك ، لتقييم ما إذا كان بإمكانهم التكيف ودعم بعضهم البعض في الحياة اليومية.

لا يزال هناك توازن بين تحليل البيانات والعاطفة عند اتخاذ قرارات العمل والحياة. لا سيما في القرارات التي تنطوي على العلاقات ، فإن الاعتبارات العاطفية والبشرية لها نفس القدر من الأهمية.

** المسار الثاني: تقوية عادة التفكير المنطقي **

عادةً ما تبني أنظمة الذكاء الاصطناعي أسبابها على المنطق والخوارزميات. راقب الأصدقاء الذين لديهم تفكير منطقي قوي من حولك ، فغالبًا ما يتمتعون بقدرة تحليلية قوية وكفاءة اتصال عالية وقدرة على حل المشكلات. فيما يلي بعض النصائح حول كيفية تطوير مهارات التفكير المنطقي لديك حتى تتمكن من حل المشكلات ومواجهة التحديات بشكل أكثر فعالية:

1. القراءة: اقرأ الكتب الكلاسيكية في المنطق والفلسفة والتفكير النقدي وما إلى ذلك لفهم المبادئ الأساسية وأساليب التفكير المنطقي. بالإضافة إلى ذلك ، ستساعد قراءة الكتب والتقارير الاحترافية عن صناعة الإنترنت لفهم ديناميكيات الصناعة واتجاهات التنمية في تحسين قدرات تحليل الصناعة لديك.

2. التعلم: المشاركة في الدورات التدريبية حول التفكير المنطقي والتفكير النقدي وتحليل الصناعة ، وتعلم المعرفة والمهارات ذات الصلة بشكل منهجي. سيساعدك هذا على استخدام التفكير المنطقي بشكل أفضل في عملك.

3. الممارسة: تمرن على قدرتك على التفكير المنطقي من خلال حل المشكلات المنطقية ومشكلات الرياضيات والخرائط الذهنية. سيساعدك القيام بمزيد من التمارين على استخدام التفكير المنطقي بشكل أفضل في العمل العملي.

4. تحليل الحالة: دراسة حالات النجاح والفشل في صناعة الإنترنت وتحليل الأسباب والقوانين. سيساعدك هذا على تحسين قدرتك على التحليل المنطقي لظواهر الصناعة.

5. التواصل مع الآخرين: تواصل مع الزملاء والموجهين وخبراء الصناعة لفهم كيفية استخدامهم للتفكير المنطقي لحل المشكلات. يمكن أن يساعدك هذا في توسيع آفاقك وتعلم أساليب وتقنيات جديدة.

6. التفكير: في العمل ، فكر دائمًا في عملية التفكير والأساليب الخاصة بك. فكر فيما إذا كانت هناك طريقة أفضل للتفكير المنطقي من أجل تحسين قدرتك التحليلية باستمرار.

7. تنمية العادات: تطوير عادات جيدة للتفكير المنطقي ، مثل عند تحليل المشكلات ، أولاً من العام إلى الخاص ، ثم من الخاص إلى العام ؛ عند عرض الأفكار ، تأكد من أن الحجج كافية وذات صلة ؛ عند إجراء القرارات ، موازنة الإيجابيات والسلبيات ، التحليل الكامل ، إلخ.

8. التعلم المستمر: حافظ على الرغبة في المعرفة والمهارات الجديدة ، واستمر في التعلم والنمو. سيساعدك هذا على البقاء في المنافسة في صناعة الإنترنت المتغيرة باستمرار.

9. الصبر: تحسين مهارات التفكير المنطقي يستغرق وقتا وممارسة. كن صبورًا وآمن بقدرتك على التحسن باستمرار.

** المسار 3: تحسين القدرة على التعرف على الأنماط **

في الحياة اليومية ، عندما نرى أشجار الحور على جانب الطريق ، فإننا نصنفها على أنها نباتات ، وأولئك الذين لديهم معرفة مهنية في علم النبات سيصنفونها أيضًا إلى كاسيات البذور ، والنباتات ثنائية الفلقة ، والصفصاف ، والساليسيا ، والبوبولوس ، وهو التعرف على الأنماط في البشر. تختلف قدرات التعرف على الأنماط من شخص لآخر. أولئك الذين لديهم القدرة على استخلاص الاستنتاجات من حالة واحدة والفهم عن طريق القياس لديهم مهارات ممتازة في التعرف على الأنماط. منذ السبعينيات والثمانينيات ، باعتباره فرعًا مهمًا من الذكاء الاصطناعي ، تم تطبيق التعرف على الأنماط في تحليل الصور ومعالجتها ، والتعرف على الكلام ، وتصنيف الصوت ، والاتصالات ، والتشخيص بمساعدة الكمبيوتر ، واستخراج البيانات ، وما إلى ذلك. على الرغم من أن التعرف على أنماط الذكاء الاصطناعي ليس مثاليًا ، إلا أنه يساعد البشر أيضًا على زيادة تحسين قدرات التعرف على الأنماط الخاصة بهم ، خاصةً كيفية العثور على أنماط عامة لحل نفس النوع من المشكلات بسرعة أكبر في العمل ، وتحسين القدرة على تلخيص واستخلاص الاستنتاجات من واحدة. المثال ، والنموذج الكبير. أعطتنا عملية التعلم أيضًا الإلهام:

1. من الضروري الانتباه إلى تحليل المشكلة ، فعند حل المشكلة ، يجب أولاً أن نفهم بعمق طبيعة المشكلة. فهم سياق المشاكل وأسبابها وآثارها من أجل إيجاد أنسب الحلول ؛

2. تعلم من التجربة ، وتعلم من التجارب السابقة ، ولخص حالات النجاح والفشل. تحليل القواسم المشتركة والاختلافات بين هذه الحالات من أجل إيجاد أنماط مشتركة قابلة للتطبيق على مشاكل مماثلة ؛

3. إنشاء قاعدة معرفية ، وتسجيل الأساليب والتقنيات لحل المشاكل ، وبناء قاعدة المعرفة الخاصة بك. سيساعدك هذا في إيجاد الحلول بسرعة عندما تواجه مشاكل مماثلة ؛

4. التفاعل مع الآخرين: تفاعل مع الزملاء والموجهين وخبراء الصناعة لمعرفة كيفية حلهم لمشاكل مماثلة. يمكن أن يساعدك هذا في توسيع آفاقك وتعلم أساليب وتقنيات جديدة.

** المسار 4: التعلم المستمر والتحسين الذاتي المستمر **

التعلم مدى الحياة هو شعار معترف به من قبل العديد من الناس ، ولكن من الصعب جدًا ممارسته. في كثير من الحالات ، يتم تشكيل الاعتماد على المسار من أجل "السلامة والأمن". يتم حل المشكلات القديمة بالطرق القديمة ، ولا تزال المشاكل الجديدة تحل بالطرق القديمة. أحد الأسباب المهمة لعدم العثور على دافع التعلم المستمر هو أن الكثير من الناس لا يعرفون اهتماماتهم وخبراتهم الحقيقية ، لذلك لا يمكنهم الحفاظ على رغبتهم في المعرفة والمهارات الجديدة.

إذا كنت ترغب في إحياء فضولك حول المناطق غير المعروفة وتكرار نظام المعرفة ومنهجيتك باستمرار ، يمكنك تجربة ما يلي:

1. جرب أشياء جديدة: شارك بنشاط في أنشطة مختلفة وجرب مجالات مختلفة من أجل اكتشاف اهتماماتك وخبراتك المحتملة. يمكن أن يشمل ذلك حضور الدورات والمحاضرات والندوات ومجموعات المصالح وما إلى ذلك ؛

2. التأمل الذاتي: خذ وقتًا بانتظام للتفكير في اهتماماتك ونقاط قوتك وشغفك. اسأل نفسك: ما الذي أستمتع به؟ ما الذي أجيده؟ ما هي الطرق التي أشعر بها بالثقة؟ يساعدك هذا على فهم نفسك بشكل أفضل وتحديد مجالات الخبرة المحتملة ؛

3. اسأل الآخرين: اسأل عائلتك وأصدقائك وزملائك والموجهين عن آرائهم ومقترحاتهم. قد يكتشفون نقاط قوة وإمكانات لم تكن على دراية بها ؛

4. تحديد الأهداف: ضع لنفسك أهدافًا للتعلم والنمو على المدى القصير والطويل. يساعد ذلك في إبقائك جائعًا للمعرفة والمهارات الجديدة ويحفزك على الاستمرار في المحاولة ؛

5. تنمية عادات الدراسة: طور عادة الدراسة المنتظمة ، مثل قراءة الكتب ، ومشاهدة مقاطع الفيديو التعليمية ، وأخذ دورات عبر الإنترنت ، وما إلى ذلك. سيساعدك هذا في الحفاظ على جوعك للمعرفة والمهارات الجديدة ومواصلة توسيع نطاق معرفتك.

6. استمتع بالعملية: تعلم أن تستمتع بعملية التعلم والنمو ، وليس التركيز فقط على النتائج. عندما تحب التعلم والاستمتاع بالعملية ، فمن الأسهل الحفاظ على جوعك للمعرفة والمهارات الجديدة.

7. تعلم كيفية التكيف مع التغيير: بمرور الوقت ، قد تتغير اهتماماتك وخبراتك. تعلم كيف تتكيف مع هذه التغييرات وتعديل أهدافك وخططك التعليمية. سيساعدك التحلي بالمرونة والانفتاح على إيجاد مكانك في عالم دائم التغير.