تعریفی از هوش عمومی در چت بات های تعاملی
در دنیای امروز، چت بات ها به عنوان ابزارهای تعاملی پیشرفته، نقش مهمی در ارتباطات انسانی و پردازش اطلاعات ایفا می کنند. یکی از جنبه های کلیدی در توسعه این سامانه ها، مفهوم هوش عمومی است که ترکیبی از هوش سیال و هوش متبلور می باشد. این یادداشت علمی به بررسی این دو نوع هوش و نحوه کاربرد آنها در چت بات هایی که از فناوری یادگیری عمیق و مدل های بزرگ استفاده می کنند، می پردازد.
هوش سیال و هوش متبلور
هوش سیال به توانایی حل مسائل جدید و تفکر انتزاعی اشاره دارد. این نوع هوش مستقل از دانش قبلی و تجربه فرد عمل کرده و به توانایی ذاتی او بستگی دارد. به عبارت دیگر، هوش سیال به ما کمک می کند تا در شرایط جدید و غیرمنتظره واکنش نشان دهیم و راه حل های خلاقانه ای ارائه دهیم.در مقابل، هوش متبلور شامل دانش انباشته شده و تجربیات گذشته است که از طریق یادگیری و آموزش به دست آمده است. این نوع هوش با افزایش سن و تجربه فرد افزایش می یابد و در موقعیت هایی که نیاز به درک عمیق اطلاعات دارد، کاربرد دارد.
تلفیق هوش سیال و متبلور در چت بات ها
چت بات ها با استفاده از فناوری های یادگیری عمیق و مدل های بزرگ، قادر به پردازش حجم بالایی از داده ها هستند. این سامانه ها می توانند به طور همزمان از هر دو نوع هوش بهره ببرند:
- استفاده از هوش سیال: چت بات ها از طریق آموزش به قابلیت تحلیل سریع داده ها و ارائه پاسخ های مناسب به سوالات جدید دست پیدا می کنند، که تا حدودی به آنها توانایی حل مسائل را می دهد. این ویژگی به آن ها اجازه می دهد تا در مکالمات غیرخطی و پیچیده نیز عملکرد خوبی داشته باشند.
- استفاده از هوش متبلور: با انباشت دانش از تعاملات گذشته، چت بات ها می توانند پاسخ های دقیق تر و مرتبط تری ارائه دهند. این نوع هوش به آن ها کمک می کند تا با استفاده از تجربیات قبلی، اطلاعات جدید را بهتر پردازش کنند.
فناوری RAG (Retrieval-Augmented Generation)
فناوری RAG به چت بات ها این امکان را می دهد که علاوه بر تولید متن، اطلاعات مرتبط را نیز بازیابی کنند. این فناوری ترکیبی از یادگیری عمیق و سامانه های جستجو است که به چت بات ها اجازه می دهد تا با استفاده از داده های تاریخی و دانش انباشته شده، پاسخ هایی دقیق تر تولید کنند. بدین ترتیب، چت بات ها قادرند تا همزمان از هوش سیال برای حل مسائل جدید و از هوش متبلور برای ارائه اطلاعات دقیق استفاده کنند.
نتیجه گیری
ترکیب هوش سیال و متبلور در چت بات های تعاملی نه تنها قابلیت های شناختی آن ها را افزایش می دهد، بلکه تجربه کاربری بهتری را نیز فراهم می کند. با پیشرفت فناوری های یادگیری عمیق و RAG، انتظار می رود که چت بات ها در آینده قادر باشند تا تعاملات انسانی را به شکل موثرتری شبیه سازی کنند و نیازهای کاربران را بهتر برآورده سازند.