استدلال خودکار و هوش مصنوعی مولد: خلاقیت مهار با تأیید رسمی

اصطلاح “هوش مصنوعی” (AI) داستانی با منشاء جالب دارد. در تابستان سال 1956 ، گروهی از محققان در کالج دارتموث جمع شدند و به عنوان پروژه تحقیقاتی تابستانی دارتموث شناخته شدند. جان مک کارتی ، آن زمان استادیار جوان ، اصطلاح “هوش مصنوعی” را برای پیشنهاد کمک هزینه خود انتخاب کرده بود ، اگرچه برخی از همکارانش در ابتدا آن را خیلی جسورانه دانستند. داستان پیش می رود که مک کارتی “هوش مصنوعی” را بر “هوش دستگاه” یا “پردازش اطلاعات پیچیده” ترجیح می داد زیرا او می خواست ضمن جلوگیری از ارتباط با سایبرنتیک ، هدف جاه طلبانه هوش واقعی دستگاه را به دست آورد ، که در آن زمان یک زمینه محبوب بود. آن گردهمایی تابستان ، که ذهن های درخشان مانند ماروین مینسکی ، کلود شانون ، WS مک کالوچ ، آرتور ساموئل و جان نش را گرد هم آورد ، به ایجاد هوش مصنوعی به عنوان یک زمینه مطالعه مشخص کمک کرد. اگر به یک ماشین زمان دسترسی پیدا کنم ، بازدید از این کارگاه در لیست برتر من قرار می گیرد.

اکنون ، تقریباً هفت دهه بعد ، هوش مصنوعی به شکلی که ممکن است پیشگامان اولیه تصور نمی کردند ، تکامل یافته است. در چشم انداز در حال تحول امروز ، اطمینان از قابلیت اطمینان و اعتماد به نفس سیستم های هوش مصنوعی به یک چالش اساسی تبدیل شده است. در حالی که مدل های AI تولید کننده ، به ویژه مدل های بزرگ زبان (LLMS) ، قابلیت های قابل توجهی را در تولید متن ، کد و محتوای خلاق مانند انسان نشان داده اند ، اما همچنین با چالش های قابل توجهی در رابطه با دقت و قابلیت اطمینان روبرو هستند. یکی از مهمترین نگرانی ها ، پدیده “توهم” است ، جایی که مدل های هوش مصنوعی اطلاعات قابل قبول اما در واقع نادرست تولید می کنند.

اصطلاح “توهم” روشی انسانی برای طبقه بندی خروجی است که درست نیست. LLM ها با استفاده از یک رویکرد آماری متن را تولید می کنند و برخی از این ترکیبات ممکن درست نیستند. حتی اگر “توهم” می تواند گمراه کننده باشد ، برای برقراری ارتباط واضح یک هدف مفید در خدمت یک هدف مفید است.

از آنجا که سازمان ها به طور فزاینده راه حل های هوش مصنوعی را در برنامه های مهم ، از خدمات به مشتری گرفته تا خدمات درمانی و خدمات مالی مستقر می کنند ، امکان تضمین صحت و قابلیت اطمینان پاسخ های تولید شده توسط AI بیشتر و بیشتر می شود. این جایی است که استدلال خودکار ، زمینه ای با ریشه های عمیق در علوم کامپیوتر و منطق رسمی ، یک مکمل قدرتمند را برای رویکردهای یادگیری ماشین مدرن ارائه می دهد.

این مقاله به بررسی هم افزایی بین استدلال خودکار و هوش مصنوعی مولد ، با تمرکز ویژه بر نحوه اجرای این ترکیب در برنامه های عملی می پردازد. ما تفاوتهای اساسی بین یادگیری ماشین و رویکردهای استدلال خودکار را بررسی خواهیم کرد ، می دانیم که چگونه می توانند با هم همکاری کنند تا سیستم های AI قابل اطمینان تری ایجاد کنند و از طریق اجرای آمازون از چک های استدلال خودکار در Guardrails Bedrock ، به یک مثال مشخص نگاه کنیم.

برای قدردانی از چگونگی استدلال خودکار می تواند سیستم های AI مولد را تقویت کند ، ابتدا باید تفاوت های اساسی بین این دو رویکرد را درک کنیم. یادگیری ماشین ، به ویژه در زمینه مدل های بزرگ زبان ، در مقادیر زیادی از داده های آموزشی به تشخیص الگوی متکی است. این مدل ها با تجزیه و تحلیل مثالها ، شناسایی الگوهای و روابط در داده های آموزش می آموزند. به عنوان مثال ، یک مدل زبان با تجزیه و تحلیل میلیون ها اسناد متنی ، درک خود را از گرامر ، زمینه و دانش دامنه توسعه می دهد.

ماهیت احتمالی یادگیری ماشین به آن اجازه می دهد تا داده های پیچیده و بدون ساختار را کنترل کند و با انعطاف پذیری قابل توجه در موقعیت های جدید تعمیم یابد. این مدلها در کارهای خلاقانه و باز ، به طور مؤثر حتی با اطلاعات مبهم یا ناقص کار می کنند. با این حال ، این رویکرد با چالش های ذاتی همراه است. مدل ها می توانند در داده های آموزشی خود مستعد تعصب باشند ، توهم ایجاد کنند و اغلب در روند تصمیم گیری خود فاقد توضیح هستند. شاید از همه مهمتر ، آنها نمی توانند ضمانت های رسمی صحت را ارائه دهند.

استدلال خودکار یک رویکرد اساساً متفاوت است. این سیستم ها به جای یادگیری از داده ها ، از منطق رسمی و اصول ریاضی برای تأیید بیانیه ها و خصوصیات استفاده می کنند. با استفاده از روشهای رسمی ، سیستم های استدلال خودکار می توانند ضمانت های ریاضی صحت را در یک چارچوب منطقی معین ارائه دهند ، با فرض اینکه فرضیات اساسی درست است. نتایج آنها شفاف و قابل توضیح است ، و آنها را برای سیستم های مبتنی بر قانون و تأیید رسمی به ویژه ارزشمند می کند. اگر فرضیات صحیح باشند ، نتایج دقیق ، سالم و شفاف هستند.

با این حال ، استدلال خودکار نیز محدودیت های خود را دارد. این امر به مشخصات رسمی قوانین و خصوصیات نیاز دارد و باعث می شود انعطاف پذیر از رویکردهای یادگیری ماشین کمتر انعطاف پذیر شود. این سیستم ها ممکن است برای مقیاس با مشکلات بسیار پیچیده تلاش کنند و به طور مستقیم نمی توانند ابهام یا عدم اطمینان را به روشی که مدل های یادگیری ماشین می توانند تحمل کنند.

بینش اصلی این است که این رویکردها متقابلاً منحصر به فرد نیستند بلکه مکمل هستند. در نظر بگیرید که یک سرویس مشتری Chatbot: مؤلفه یادگیری ماشین می تواند نمایش داده شدگان زبان طبیعی را درک کرده و پاسخ های شبیه به انسان ایجاد کند ، در حالی که مؤلفه استدلال خودکار تأیید می کند که این پاسخ ها با سیاست های شرکت ، اطلاعات واقعی و قوانین تجاری مطابقت دارند. با هم ، آنها سیستمی را ایجاد می کنند که هم انعطاف پذیر و قابل اعتماد باشد.

قبل از بررسی چگونگی افزایش استدلال خودکار سیستم های هوش مصنوعی ، ارزش این را دارد که درک کند که چگونه AWS قبلاً این تکنیک های تأیید ریاضی را به کار گرفته است. در حقیقت ، استدلال خودکار سالهاست که بی سر و صدا از جنبه های مهم زیرساخت های AWS استفاده می کند و به اطمینان از قابلیت اطمینان و امنیت خدمات اصلی که میلیون ها کاربر به آن وابسته هستند ، کمک می کند.

در AWS ، استدلال خودکار به عنوان یک سرپرست ریاضی برای مناطق خدمات ضروری از جمله ذخیره سازی ، شبکه سازی ، مجازی سازی ، مدیریت هویت و رمزنگاری عمل می کند. به عنوان مثال پیاده سازی های رمزنگاری را انجام دهید. AWS از استدلال خودکار برای تأیید صحت آنها استفاده می کند ، رویکردی که نه تنها امنیت را بهبود می بخشد بلکه توسعه را تسریع می کند. AWS با استفاده از اثبات ریاضی برای تأیید رفتار سیستم ، می تواند موضوعات بالقوه ای را که ممکن است از روشهای آزمایش سنتی عبور کند ، بدست آورد.

برنامه های دنیای واقعی استدلال خودکار در خدمات AWS داستانی جالب از چگونگی تأیید ریاضی می تواند مشکلات عملی را حل کند. AWS IAM Analy Analyzer از استدلال خودکار برای کمک به مدیران برای مدیریت مجوزهای حساب در مقیاس استفاده می کند ، و اطمینان می دهد که سیاست های دسترسی دقیقاً مطابق آنچه در نظر گرفته شده است ، کار می کنند. برای مدیران شبکه ، Amazon VPC Analybility Analyzer از همین اصول برای کمک به تجسم و درک تنظیمات پیچیده شبکه استفاده می کند ، و این باعث می شود عیب یابی مسائل مربوط به اتصال آسانتر شود.

تیم های امنیتی از استدلال خودکار از طریق Amazon S3 Block Access Access ، که از تأیید ریاضی استفاده می کند ، برای تضمین اینکه اشیاء ذخیره شده در سطل S3 هرگز دسترسی عمومی ندارند ، بهره مند می شوند: نه فقط اکنون ، بلکه در آینده. به همین ترتیب ، مجوزهای تأیید شده آمازون استدلال خودکار را به مجوزهای سطح برنامه می بخشد و به توسعه دهندگان کمک می کند تا کنترل های دسترسی ریز دانه را برای کاربران خود تعریف و تأیید کنند.

این تکنیک های تأیید در مناطقی که قطعیت مطلق مورد نیاز است ، به ویژه با ارزش بوده است. هنگام برخورد با سیستم های ذخیره سازی که هرگز نباید داده های عمومی را به اشتراک بگذارند ، یا پروتکل های شبکه ای که باید تحت امنیت خود را تحت هر شرایطی حفظ کنند ، استدلال خودکار ضمانت های ریاضی لازم برای ساخت با اطمینان را فراهم می کند. نکته جالب توجه در مورد رویکرد AWS این است که چگونه این روشهای رسمی را در مقیاس استفاده کنید ، با استفاده از تأیید ریاضی به عنوان یک ابزار عملی در سیستم های دنیای واقعی و نه فقط یک تمرین نظری.

تأیید نرم افزار مدرن از رویکردهای مختلفی استفاده می کند که هر یک از آنها بین سهولت استفاده و قدرت ضمانت ها تجارت متفاوتی ارائه می دهد. AWS به ابزارهای تأیید برنامه منبع باز استفاده شده در مثالهای قبلی کمک می کند. Dafny و Kani دو رویکرد قدرتمند برای تأیید برنامه را نشان می دهند. بیایید ببینیم که چگونه آنها قبل از اتصال نقاط بین استدلال خودکار و هوش مصنوعی تولیدی ، در عمل چگونه کار می کنند.

DAFNY یک زبان برنامه نویسی آگاهانه است که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا هم کد و هم مشخصات را به همان زبان بنویسند. از آن به عنوان یک زبان برنامه نویسی با پشتیبانی داخلی برای استدلال ریاضی فکر کنید.

در اینجا یک مثال عملی از چگونگی کمک DAFNY به تأیید صحت کد برای عملکردی که به دنبال حداقل مقدار در یک آرایه است ، آورده شده است:

method FindMin(a: array<int>) returns (min: int)
  requires a.Length > 0  // Precondition: array must not be empty
  ensures forall k :: 0 <= k < a.Length ==> min <= a[k]  // Postcondition: min is less than or equal to all elements
  ensures exists k :: 0 <= k < a.Length && min == a[k]   // Postcondition: min exists in the array
{
  min := a[0];
  var i := 1;
  while i < a.Length
    invariant 1 <= i <= a.Length
    invariant forall k :: 0 <= k < i ==> min <= a[k]
    invariant exists k :: 0 <= k < i && min == a[k]
  {
    if a[i] < min {
      min := a[i];
    }
    i := i + 1;
  }
}

این مثال چندین ویژگی اصلی تأیید رسمی را نشان می دهد:

1. پیش شرط ها (requires): آرایه باید غیر خالی باشد
2. پس از بسته شدن (ensures): مقدار برگشتی باید حداقل باشد
3. متغیر حلقه: خواصی که قبل و بعد از هر تکرار حلقه نگه داشته می شوند
4. Quantifiers: اظهارات ریاضی در مورد همه یا برخی از عناصر

DAFNY به طور خودکار تأیید می کند که اجرای این مشخصات را برآورده می کند. اگر در حین تلاش برای بهینه سازی عملکرد ، مانند فراموش کردن به روزرسانی اشتباه کردیم. min در بعضی موارد لبه ، دافنی در هنگام تأیید خطا را نشان می دهد.

قبل از غواصی به ابزار بعدی ، ارزش درک پیشرفت رویکردهای آزمایش را دارد.

فازی مانند پرتاب داده های تصادفی در برنامه شماست تا ببینید چه چیزی شکسته است. این امر به ویژه در یافتن موارد لبه و آسیب پذیری های امنیتی خوب است.

آزمایش املاک این کار را یک قدم جلوتر می برد و به شما امکان می دهد ویژگی هایی را که کد شما باید حفظ کند ، مشخص کنید. به جای نوشتن موارد تست خاص ، شما توضیح می دهید که چه چیزی باید برای طیف وسیعی از ورودی ها صادق باشد. با این حال ، آزمایش همه ورودی های ممکن معمولاً غیرممکن است.

بررسی مدل ، جایی که Kani در آن فعالیت می کند ، حتی بیشتر پیش می رود. به جای آزمایش با مقادیر خاص ، از نظر ریاضی تمام حالتهای ممکن برنامه شما را بررسی می کند. این می تواند اشکالات ظریف پیدا کند که با فازی و آزمایش ممکن است سطح آن دشوار باشد.

KANI یک چک کننده مدل برای Rust است که می تواند با کاوش در تمام مسیرهای اجرای ممکن ، ویژگی های مربوط به کد شما را اثبات کند. در اینجا یک مثال عملی وجود دارد:

pub fn absolute_value(x: i32) -> i32 {
    if x < 0 {
        return -x;
    }
    x
}

#[cfg(kani)]
#[kani::proof]
fn verify_absolute_value_is_positive() {
    let x: i32 = kani::any();

    // Skip the overflow case for i32::MIN
    kani::assume(x > i32::MIN);

    let abs_x = absolute_value(x);
    assert!(abs_x >= 0);
}

#[cfg(kani)]
#[kani::proof]
fn verify_absolute_value_preserves_positive() {
    let x: i32 = kani::any();

    // Consider only positive inputs
    kani::assume(x > 0);

    let abs_x = absolute_value(x);
    assert!(abs_x == x);
}

این مثال نشان می دهد که چگونه Kani می تواند خواص مهم را تأیید کند:

1. مهار اثبات verify_absolute_value_is_positive تأیید می کند که مقدار مطلق همیشه غیر منفی است
2. verify_absolute_value_preserves_positive بررسی می کند که اعداد مثبت بدون تغییر باقی می مانند
3. kani::any() به کانی می گوید که تمام مقادیر ممکن را در نظر بگیرد
4. kani::assume به تأیید تأیید در موارد مربوطه کمک می کند

KANI به ویژه برای برنامه نویسی سیستم ها در جایی که صحت بسیار مهم است ، بسیار ارزشمند است. این می تواند اشکالات ظریف پیدا کند که ممکن است از آزمایش سنتی فرار کند:

pub fn divide(x: i32, y: i32) -> i32 {
    x / y  // Potential division by zero!
}

#[cfg(kani)]
#[kani::proof]
fn verify_divide_safety() {
    let x: i32 = kani::any();
    let y: i32 = kani::any();

    // Demonstrate how Kani finds division by zero
    let result = divide(x, y);
}

اجرای Kani بر روی این کد بلافاصله تقسیم بالقوه را با خطای صفر مشخص می کند ، حتی اگر آزمایش سنتی ممکن است آن را از دست بدهد اگر ما به صراحت با یک تقسیم کننده صفر آزمایش نکردیم.

ترکیبی از این رویکردهای تأیید ، از تأیید اثبات مبتنی بر DAFNY تا بررسی مدل Kani ، ابزارهای قدرتمندی را برای اطمینان از صحت کد به توسعه دهندگان ارائه می دهد. در حالی که آنها به تلاش مقدماتی بیشتری نسبت به آزمایش سنتی نیاز دارند ، می توانند اطمینان ریاضی در مورد خصوصیات مهم کد شما ارائه دهند.

ادغام استدلال خودکار با هوش مصنوعی تولیدی نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در ساخت سیستم های AI قابل اعتماد تر و قابل اعتماد تر است. در قلب این ترکیب ، راه حلی برای یکی از مهمترین چالش های مدل های بزرگ زبان است: توهم. اینها زمانی اتفاق می افتد که مدل ها محتوا تولید می کنند که قابل قبول است اما در واقع نادرست ، داخلی متناقض یا متناقض با حقایق شناخته شده یا قوانین تجاری است. این موضوع در زمینه های تجاری که در آن دقت و قابلیت اطمینان از اهمیت ویژه ای برخوردار است ، مانند سیستم های پشتیبانی مشتری ، تجزیه و تحلیل اسناد حقوقی ، برنامه های مراقبت های بهداشتی و خدمات مالی بسیار مهم است.

استدلال خودکار این چالش را از طریق تأیید رسمی ، اعتبار سنجی ساختار یافته و نتایج قابل توضیح به این چالش می پردازد. این فرایند با ترجمه قوانین و سیاست های تجاری به منطق ریاضی آغاز می شود ، که می توان از آن برای تأیید اینکه پاسخ های تولید شده توسط AI با این قوانین مطابقت دارند ، استفاده شود. این رویکرد نه تنها اعتبار سنجی بلکه اثبات ریاضی از صحت ، همراه با استدلال واضح است که چرا یک پاسخ معتبر یا نامعتبر است.

این اجرای به طور معمول از یک فرآیند منظم پیروی می کند که با ایجاد سیاست آغاز می شود ، جایی که قوانین و سیاست های تجاری مستند شده و به منطق رسمی تبدیل می شوند. این به دنبال ادغام است ، جایی که خروجی LLM به سیستم استدلال خودکار وصل شده و بررسی های اعتبار سنجی انجام می شود. مرحله آخر شامل آزمایش کامل با سناریوهای دنیای واقعی و پالایش مداوم بر اساس نتایج است.

کاربردهای دنیای واقعی این رویکرد ترکیبی می تواند دامنه های مختلفی را در خود جای دهد. در خدمات مشتری ، این سیستم می تواند پاسخ های مربوط به سیاست های شرکت را تأیید کند. خدمات مالی می توانند از سیستم برای اطمینان از رعایت مقررات استفاده کنند ، در حالی که برنامه های قانونی می توانند رعایت قوانین و مقررات خاص را تأیید کنند.

ترکیبی از استدلال خودکار و هوش مصنوعی تولیدی چندین مزیت مهم را به همراه دارد. فراتر از قابلیت اطمینان افزایش یافته از طریق کاهش توهم و افزایش دقت ، سازمان ها از طریق نتایج قابل اثبات و توضیح واضح استدلال از اعتماد بهبود یافته بهره مند می شوند. این رویکرد همچنین بازده عملیاتی را از طریق اعتبار سنجی خودکار و زمان پاسخ سریعتر هدایت می کند ، در حالی که مقیاس پذیری را از طریق کاربرد مداوم قوانین و به روزرسانی های آسان برای سیاست های اعتبار سنجی حفظ می کند.

چند هفته به عقب ، AWS در پیش نمایش چک های استدلال خودکار در GuardRails Bedrock Advant را معرفی کرده و اعتبار ریاضی را به پیشنهادات هوش مصنوعی خود می رساند و به یکی از مهمترین چالش ها در توسعه هوش مصنوعی تولید می شود: اطمینان از صحت پاسخ های تولید شده.

در قلب خود ، Bedrock GuardRails به عنوان یک نگهبان جامع برای برنامه های هوش مصنوعی فعالیت می کند و مانند یک ویراستار متفکر از تولید محتوا پیروی می کند. این سیستم می تواند محتوای ناخواسته را به طرز فجیعی فیلتر کند ، از اطلاعات شخصی از طریق بازآفرینی محافظت کند و هم ایمنی و هم حریم خصوصی را تقویت کند. آن را به عنوان یک شبکه ایمنی پیشرفته فکر کنید که نه تنها خطاهای آشکار ، بلکه ناسازگاری های ظریف را نیز به خود جلب می کند که در غیر این صورت ممکن است از بین برود.

هنگامی که یک شرکت می خواهد اطمینان حاصل کند که هوش مصنوعی خود در دستورالعمل های خاص باقی می ماند ، می تواند از این قابلیت جدید استفاده کند و اسناد خود را بارگذاری کند (مواردی مانند سیاست های شرکت ، رویه ها یا قوانین) را در کنسول Bedrock Amazon. این سیستم از طریق این اسناد خوانده شده و آنها را به یک قالب ریاضی ترجمه می کند که می تواند برای تأیید پاسخ ها استفاده شود. این مانند آموزش سیستم است که با دقت یک ریاضیدان در حالی که هنوز از نظر انسانی صحبت می کند ، فکر کند.

در حالی که در پشت صحنه همه چیز با منطق رسمی بیان شده است ، کاربران برای کار با آن نیازی به ریاضیدان ندارند. این سیستم همه چیز را به زبان طبیعی ارائه می دهد ، و آن را برای هر کسی که قوانین تجاری را که سعی در اجرای آن دارند درک می کند ، در دسترس قرار می دهد. متغیرها و قوانین به زبان انگلیسی ساده شرح داده شده است ، اما وزن آنها اطمینان ریاضی را تحمل می کنند.

برای دیدن این موضوع در عمل ، سیستم خدمات مشتری یک شرکت هواپیمایی را تصور کنید. شرکت هواپیمایی ممکن است خط مشی های تغییر بلیط خود را بارگذاری کند ، که شامل قوانینی مانند نیاز به ارسال ایمیل در طی 24 ساعت از خرید برای اصلاح نام است. هنگامی که مشتری از تغییر نام در بلیط خود سؤال می کند ، هوش مصنوعی ابتدا پاسخی ایجاد می کند ، اما قبل از ارسال آن ، Bedrock GuardRails قدم می گذارد تا تأیید کند که پاسخ کاملاً با سیاست های هواپیمایی تراز است.

آزمایش این سیاست ها از طریق یک زمین بازی آزمایش به یک فرآیند بصری تبدیل می شود. در اینجا ، کاربران می توانند سناریوهای مختلفی را درست همانطور که ممکن است مشتریان خود امتحان کند ، با دیدن اینکه چگونه سیستم سؤالات و پاسخ های مختلفی را کنترل می کند ، امتحان کنند. وقتی سیستم مسئله ای پیدا می کند ، فقط نمی گوید “نه” بلکه توضیح می دهد که چرا چیزی کار نمی کند و نشان می دهد که چه چیزی باعث اعتبار آن می شود. این مانند این است که یک همکار آگاه هر پاسخی را بررسی کند ، و اطمینان حاصل کند که هیچ چیز از بین نمی رود.

این سیستم با دیگران نیز خوب بازی می کند. این می تواند در کنار تکنیک های موجود در هوش مصنوعی مانند نسل بازیابی (RAG) کار کند و یک لایه اضافی از اطمینان ریاضی را به این رویکردهای قدرتمند جدید اضافه کند. توسعه دهندگان می توانند آن را از طریق API ها به برنامه های خود متصل کنند یا آن را از طریق یک کنسول مدیریت کنند و آن را به اندازه کافی انعطاف پذیر برای قرار دادن در گردش کار مختلف.

دریافت بهترین نتیجه از سیستم ، سفر مداوم پالایش است. کاربران غالباً با توضیحات اساسی شروع می کنند و به تدریج آنها را تقویت می کنند زیرا می آموزند که چگونه مشتریان خود در واقع سؤالات را بیان می کنند. به عنوان مثال ، یک قاعده ساده در مورد وضعیت اشتغال ممکن است از “کار بیش از 20 ساعت در هفته” تکامل یابد تا روشهای مختلفی که ممکن است مردم ممکن است وضعیت خود را مانند ساعت های تمام وقت ، پاره وقت یا منظم توصیف کنند. این نوع پیشرفت تکراری به سیستم کمک می کند تا مکالمات در دنیای واقعی را بهتر درک و اعتبار دهد.

نتیجه نهایی سیستمی است که دقت ریاضیات را با ظرافت زبان انسانی جمع می کند. این کمک می کند تا سیستم های هوش مصنوعی هم قدرتمند و هم قابل اعتماد ، خلاق و در عین حال محدود به حقایق و سیاست ها باشند. در دنیایی که دقت هوش مصنوعی به طور فزاینده ای بسیار مهم است ، این ترکیب استدلال خودکار و هوش مصنوعی تولیدی ، گامی متفکرانه به سمت هوش مصنوعی قابل اطمینان تر است.

ادغام استدلال خودکار با هوش مصنوعی تولیدی بیش از یک راه حل فنی برای بهبود قابلیت اطمینان هوش مصنوعی است. این یک الگوی جدید برای سیستم های ساختمانی ایجاد می کند که هم نوآورانه و هم قابل اعتماد هستند. پیاده سازی هایی مانند GuardRails Bedrock Amazon نشان می دهد که این رویکرد نه تنها از نظر تئوری سالم بلکه عملاً قابل استفاده است.

آینده هوش مصنوعی نه تنها در ساخت سیستم های قدرتمندتر بلکه در اطمینان و قابل اعتماد تر آنها نهفته است. نکته جالب توجه این است که چگونه این ترکیب استدلال خودکار و هوش مصنوعی تولیدی نشان دهنده همگرایی رویکردهای تاریخی هوش مصنوعی است. از نخستین روزهای این زمینه ، هوش مصنوعی در طول سه شاخه اصلی توسعه یافته است: هوش مصنوعی نمادین (بر اساس قوانین و منطق) ، هوش مصنوعی احتمالی (بر اساس روشهای آماری) و AI اتصال دهنده (بر اساس شبکه های عصبی). ادغام استدلال خودکار با یادگیری ماشین مدرن به زیبایی این رویکردها را نشان می دهد – ترکیب سخت گیری منطقی هوش مصنوعی نمادین ، ​​مبانی آماری هوش مصنوعی احتمالی و معماری های عصبی ارتباطات AI.

این همگرایی چیزی بیش از نظر نظری است. با استفاده از استدلال خودکار در خروجی های شبکه عصبی ، ما به طور موثری منطق نمادین را با رویکردهای اتصال دهنده و احتمالی ترکیب می کنیم. هنگامی که یک LLM با استفاده از شبکه های عصبی و توزیع احتمال ، متن را ایجاد می کند و استدلال خودکار آن را در برابر قوانین منطقی تأیید می کند ، ما شاهد هر سه شاخه هوش مصنوعی هستیم که در هماهنگی کار می کنند. این سنتز مسیری روشنی را برای ساخت سیستم های هوش مصنوعی فراهم می کند که هم می تواند خلاق و هم قابل اثبات باشد. همانطور که به آینده نگاه می کنیم ، این ترکیب این پتانسیل را دارد که نقش مهمی در شکل دادن به نسل بعدی برنامه های هوش مصنوعی داشته باشد.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد این فناوری ها: