Construirea unei inteligențe artificiale care înțelege contextul: provocări și progrese

Când am început să lucrez cu sisteme de inteligență artificială, acum un deceniu, incapacitatea lor de a înțelege contextul era dureros de evidentă. Ai fi putut pune o întrebare aparent simplă, doar pentru a primi un răspuns care rata complet ținta, deoarece sistemul nu a reușit să înțeleagă nuanțele contextuale pe care oamenii le înțeleg intuitiv.

Înțelegerea contextului reprezintă una dintre cele mai semnificative provocări în dezvoltarea inteligenței artificiale. Spre deosebire de oameni, care interpretează fără efort sensul pe baza conștientizării situației, a cunoștințelor culturale și a istoricului conversațiilor, sistemele tradiționale de inteligență artificială au funcționat în principal pe baza recunoașterii tiparelor și a analizei statistice, fără a „înțelege” cu adevărat contextul mai larg.


Această discrepanță contextuală se manifestă în numeroase moduri: o inteligență artificială ar putea să nu recunoască sarcasmul, să rateze semnificația referințelor culturale sau să uite părți anterioare ale unei conversații care oferă un context crucial pentru interpretarea informațiilor noi. Este ca și cum ai vorbi cu cineva cu un vocabular excelent, dar fără conștientizare socială sau memorie a ceea ce ai spus acum cinci minute.

Contextul nu este un concept singular, ci mai degrabă un cadru multidimensional care cuprinde diverse elemente:

Contextul lingvistic include cuvintele, propozițiile și paragrafele care înconjoară o anumită afirmație. Când cineva spune „Nu pot suporta”, sensul se schimbă dramatic dacă propoziția precedentă este „Acest scaun se clatină” față de „Această muzică este frumoasă”.

Contextul situational implică înțelegerea mediului, a momentului și a circumstanțelor în care are loc comunicarea. O cerere de „indicații” înseamnă ceva diferit atunci când stai pierdut la colțul unei străzi față de când stai la o conferință despre leadership.

Contextul cultural încorporează cunoștințe comune, referințe și norme care modelează comunicarea. Când cineva menționează „a juca un Hamlet”, se referă la indecizie - dar o IA fără context cultural ar putea începe să recite Shakespeare.

Contextul interpersonal include dinamica relațiilor, istoria comună și stările emoționale care colorează interacțiunile. Prietenii înțeleg glumele interioare ale celuilalt și pot detecta schimbări subtile de ton care semnalează emoții.

Pentru ca sistemele de IA să înțeleagă cu adevărat contextul așa cum o fac oamenii, trebuie să înțeleagă toate aceste dimensiuni simultan - o provocare monumentală care i-a consumat pe cercetători timp de decenii.

Primele încercări de a construi o inteligență artificială conștientă de context s-au bazat în mare măsură pe sisteme bazate pe reguli și pe cunoștințe codificate manual. Dezvoltatorii programau cu meticulozitate mii de reguli de tip „dacă-atunci” pentru a gestiona contexte specifice. De exemplu: „Dacă utilizatorul menționează «se simte deprimat» și a vorbit anterior despre un interviu de angajare, atunci face referire la interviu atunci când răspunde.”

Această abordare a devenit rapid nesustenabilă. Numărul de contexte potențiale este în esență infinit, iar programarea manuală a răspunsurilor pentru fiecare scenariu este imposibilă. Aceste sisteme erau fragile, incapabile să generalizeze la situații noi și se defectează frecvent atunci când întâlnesc intrări neașteptate.

Metodele statistice precum n-gramele și învățarea automată de bază au îmbunătățit oarecum lucrurile, permițând sistemelor să recunoască modele în utilizarea limbajului. Cu toate acestea, aceste abordări încă se luptau cu dependențele pe termen lung - conectarea informațiilor menționate mult mai devreme într-o conversație la afirmații actuale - și nu puteau încorpora cunoștințe despre lume mai ample.

Abordările chiar mai sofisticate ale rețelelor neuronale, cum ar fi rețelele neuronale recurente timpurii (RNN) și rețelele de memorie pe termen scurt (LSTM), au îmbunătățit conștientizarea contextuală, dar încă sufereau de „amnezie contextuală” atunci când conversațiile deveneau lungi sau complexe.

Descoperirea a venit în 2017 odată cu introducerea arhitecturii Transformer, care a schimbat fundamental modul în care sistemele de inteligență artificială procesează informațiile secvențiale. Spre deosebire de modelele anterioare care procesau textul cuvânt cu cuvânt, în ordine, Transformer-ele folosesc un mecanism numit „autoatenție” care le permite să ia în considerare simultan toate cuvintele dintr-un pasaj, cântărind relațiile dintre ele.

Această arhitectură a permis modelelor să capteze dependențe contextuale mult mai lungi și să mențină conștientizarea informațiilor menționate cu mii de cuvinte mai devreme. Faimoasa lucrare „atenția este tot ce ai nevoie” de Vaswani și colab. a demonstrat că această abordare ar putea îmbunătăți dramatic calitatea traducerii automate printr-o mai bună conservare a sensului contextual în diferite limbi.

Această inovație arhitecturală a pregătit scena pentru modele precum BERT, GPT și succesorii lor, care au demonstrat capacități de înțelegere contextuală din ce în ce mai sofisticate. Aceste modele sunt pre-antrenate pe corpusuri vaste de text, permițându-le să absoarbă modele de utilizare a limbajului în nenumărate contexte înainte de a fi ajustate pentru aplicații specifice.


Scara acestor modele a crescut exponențial, de la milioane de parametri la sute de miliarde, permițându-le să capteze modele contextuale din ce în ce mai subtile. Cele mai mari modele par acum să aibă forme rudimentare de cunoștințe de „bun simț” care le ajută să dezambiguizeze referințele confuze și să înțeleagă sensul implicit.

Deși înțelegerea contextuală bazată pe text a avansat dramatic, oamenii nu se bazează doar pe cuvinte pentru a înțelege contextul. Interpretăm situațiile prin indicii vizuale, tonul vocii, limbajul corpului și chiar factori subtili de mediu.

Descoperirile recente în domeniul inteligenței artificiale multimodale încep să elimine această lacună. Sisteme precum CLIP, DALL-E și succesorii lor pot conecta limbajul și informațiile vizuale, creând o înțelegere contextuală mai bogată. De exemplu, dacă li se arată o imagine a unui stadion aglomerat împreună cu un text despre „joc”, aceste sisteme pot deduce dacă se referă la baseball, fotbal american sau fotbal american pe baza indiciilor vizuale.

Modelele audio-vizuale pot detecta acum stările emoționale din tonul vocii și expresiile faciale, adăugând un alt nivel crucial de înțelegere contextuală. Când cineva spune „Bravo” sarcastic versus sincer, sensul se schimbă complet - o distincție pe care aceste sisteme mai noi încep să o înțeleagă.

Următoarea frontieră implică integrarea acestor capabilități multimodale cu inteligența artificială conversațională pentru a crea sisteme care înțeleg contextul simultan pe diferite canale senzoriale. Imaginează-ți un asistent cu inteligență artificială care recunoaște că gătești (context vizual), aude tonul tău frustrat (context audio), observă că citești o rețetă (context textual) și oferă ajutor relevant fără a fi solicitat explicit.

Chiar și cu modele lingvistice avansate, sistemele de inteligență artificială (IA) s-au confruntat cu dificultăți în menținerea unei memorii contextuale consistente pe parcursul interacțiunilor extinse. Modelele lingvistice mari timpurii „uitau” detaliile menționate anterior într-o conversație sau inventau răspunsuri în loc să recunoască lacunele în cunoștințe.

Descoperirile recente în generarea augmentată de recuperare (RAG) abordează această limitare permițând sistemelor de inteligență artificială să facă referire la baze de cunoștințe externe și la istoricul conversațiilor anterioare. În loc să se bazeze exclusiv pe parametrii codificați în timpul antrenamentului, aceste sisteme pot căuta în mod activ informații relevante atunci când este nevoie, la fel cum oamenii își consultă amintirile.


Ferestrele de context - cantitatea de text pe care o IA o poate lua în considerare atunci când generează răspunsuri - s-au extins dramatic de la doar câteva sute de jetoane la sute de mii în cele mai avansate sisteme. Acest lucru permite o generare de conținut de lungă durată mult mai coerentă și conversații care mențin consecvența pe parcursul schimburilor lungi de informații.


La fel de importante sunt progresele în capacitățile de raționament. Sistemele moderne pot acum efectua sarcini de raționament în mai mulți pași, împarțind problemele complexe în pași gestionabili, menținând în același timp contextul pe tot parcursul procesului. De exemplu, atunci când rezolvă o problemă de matematică, acestea pot urmări rezultatele intermediare și presupunerile într-un mod care reflectă memoria de lucru umană.

Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin mai abile în înțelegerea contextului, apar noi considerații etice. Sistemele care înțeleg nuanțele culturale și sociale ar putea manipula utilizatorii mai eficient sau ar putea amplifica prejudecățile dăunătoare prezente în datele de antrenament.

Capacitatea de a menține memoria contextuală în timpul interacțiunilor ridică, de asemenea, preocupări legate de confidențialitate. Dacă o inteligență artificială își amintește detalii personale partajate cu săptămâni sau luni mai devreme și le aduce în discuție pe neașteptate, utilizatorii ar putea simți că le-a fost încălcată confidențialitatea, chiar dacă au partajat în mod voluntar aceste informații.

Dezvoltatorii lucrează pentru a aborda aceste preocupări prin tehnici precum uitarea controlată, mecanisme de consimțământ explicit pentru stocarea informațiilor personale și strategii de atenuare a prejudecăților. Scopul este de a crea o inteligență artificială care înțelege contextul suficient de bine pentru a fi utilă, fără a deveni intruzivă sau manipulatoare.


Există, de asemenea, provocarea transparenței. Pe măsură ce înțelegerea contextuală devine mai sofisticată, devine din ce în ce mai dificil pentru utilizatori să înțeleagă modul în care sistemele de inteligență artificială ajung la concluziile lor. Tehnicile de explicare a procesului decizional prin inteligență artificială în scenarii dependente de context reprezintă un domeniu activ de cercetare.

Progresele în înțelegerea contextuală transformă numeroase domenii:
În domeniul sănătății, inteligența artificială conștientă de context poate interpreta plângerile pacienților din istoricul lor medical, factorii de stil de viață și medicația actuală. Atunci când un pacient descrie simptomele, sistemul poate pune întrebări relevante de urmărire pe baza acestui context cuprinzător, în loc să urmeze un scenariu generic.
Sistemele de servicii pentru clienți păstrează acum istoricul conversațiilor și informațiile despre cont pe parcursul interacțiunilor, eliminând nevoia frustrantă de a repeta informațiile. Acestea pot detecta stările emoționale din modelele de limbaj și își pot ajusta tonul în consecință - devenind mai formale sau mai empatice, în funcție de context.
Aplicațiile educaționale utilizează conștientizarea contextuală pentru a urmări parcursul de învățare al unui student, identificând lacunele în cunoștințe și concepțiile greșite. În loc să ofere conținut standardizat, aceste sisteme adaptează explicațiile pe baza întrebărilor anterioare ale studentului, a erorilor și a înțelegerii demonstrate.
Analiza documentelor juridice și financiare beneficiază enorm de înțelegerea contextuală. Inteligența artificială modernă poate interpreta clauze în contextul mai larg al contractelor întregi, al legislației relevante și al jurisprudenței, identificând inconsecvențe sau probleme potențiale care ar putea scăpa evaluatorilor umani care se ocupă de supraîncărcarea cu informații.
Instrumentele creative precum asistenții de scriere mențin acum consecvența tematică în lucrări lungi, sugerând conținut care se aliniază cu personajele, decorurile și arcurile narative consacrate, mai degrabă decât completarea generică a textului.

Privind în perspectivă, câteva direcții de cercetare promițătoare ar putea transforma și mai mult IA contextuală:
Modelele de memorie episodică își propun să ofere sistemelor de IA ceva asemănător memoriei autobiografice umane - capacitatea de a-și aminti evenimente și experiențe specifice, mai degrabă decât doar modele statistice. Acest lucru ar permite interacțiuni mult mai personalizate, bazate pe o istorie comună.
Cadrele de raționament cauzal urmăresc să treacă dincolo de recunoașterea modelelor bazată pe corelație, pentru a înțelege relațiile cauză-efect. Acest lucru ar permite IA să raționeze despre contrafactuali („Ce s-ar întâmpla dacă...”) și să facă predicții mai precise în contexte noi.
Se dezvoltă modele contextuale interculturale pentru a înțelege cum se schimbă contextul în diferite cadre culturale, făcând sistemele de IA mai adaptabile și mai puțin părtinitoare față de normele culturale occidentale.
Cercetarea IA întrupată explorează modul în care contextul fizic - a fi situat într-un mediu cu capacitatea de a interacționa cu acesta - schimbă înțelegerea contextuală. Roboții și agenții virtuali care pot vedea, manipula obiecte și naviga în spații dezvoltă modele contextuale diferite față de sistemele bazate doar pe text.
Scopul final rămâne crearea unei inteligențe artificiale generale (AGI) cu o înțelegere contextuală similară cu cea umană - sisteme care pot integra perfect toate aceste forme de context pentru a comunica și a raționa despre lume la fel de eficient ca oamenii. Deși suntem încă departe de această etapă importantă, ritmul descoperirilor sugerează că ne îndreptăm constant în această direcție.

Pe măsură ce aceste tehnologii continuă să evolueze, ele transformă relația noastră cu mașinile, de la interacțiuni rigide, bazate pe comenzi, la colaborări fluide, bogate în context, care seamănă din ce în ce mai mult cu comunicarea interumană. IA care înțelege cu adevărat contextul nu este doar o realizare tehnică - reprezintă o schimbare fundamentală în călătoria tehnologică a umanității.