Opbygning af AI, der forstår kontekst: Udfordringer og gennembrud

Da jeg begyndte at arbejde med AI-systemer for et årti siden, var deres manglende evne til at forstå kontekst smerteligt åbenlys. Man ville stille et tilsyneladende ligetil spørgsmål, kun for at få et svar, der fuldstændig ramte plet, fordi systemet ikke formåede at forstå de kontekstuelle nuancer, som mennesker intuitivt forstår.

Kontekstforståelse repræsenterer en af de største udfordringer i udviklingen af kunstig intelligens. I modsætning til mennesker, der ubesværet fortolker mening baseret på situationsbevidsthed, kulturel viden og samtalehistorik, har traditionelle AI-systemer primært fungeret på mønstergenkendelse og statistisk analyse uden virkelig at "forstå" den bredere kontekst.

Denne kontekstuelle kløft manifesterer sig på mange måder: en AI kan undlade at genkende sarkasme, overse betydningen af kulturelle referencer eller glemme tidligere dele af en samtale, der giver afgørende kontekst til fortolkning af ny information. Det er som at tale med en person med et fremragende ordforråd, men ingen social bevidsthed eller hukommelse om, hvad du sagde for fem minutter siden.

Kontekst er ikke et enkeltstående begreb, men snarere en flerdimensionel ramme, der omfatter forskellige elementer:
Lingvistisk kontekst omfatter ordene, sætningerne og afsnittene omkring en bestemt udtalelse. Når nogen siger: "Jeg kan ikke holde det ud," ændres betydningen dramatisk, hvis den foregående sætning er "Denne stol er vaklende" versus "Denne musik er smuk."

Situationsbestemt kontekst involverer forståelse af miljøet, timingen og de omstændigheder, hvorunder kommunikation finder sted. En anmodning om "retninger" betyder noget andet, når man står fortabt på et gadehjørne versus sidder i en konference om lederskab.

Kulturel kontekst indlejrer delt viden, referencer og normer, der former kommunikationen. Når nogen nævner "at spille en Hamlet," refererer de til ubeslutsomhed - men en AI uden kulturel kontekst kan begynde at recitere Shakespeare.
Interpersonel kontekst omfatter relationsdynamik, delt historie og følelsesmæssige tilstande, der farver interaktioner. Venner forstår hinandens interne jokes og kan opdage subtile skift i tone, der signalerer følelser.

For at AI-systemer virkelig kan forstå kontekst på samme måde som mennesker gør, er de nødt til at forstå alle disse dimensioner samtidigt – en monumental udfordring, der har optaget forskere i årtier.

Tidlige forsøg på at bygge kontekstbevidst AI var i høj grad afhængige af regelbaserede systemer og manuelt kodet viden. Udviklere programmerede omhyggeligt tusindvis af hvis-så-regler til at håndtere specifikke kontekster. For eksempel: "Hvis brugeren nævner 'at føle sig nede' og tidligere har talt om en jobsamtale, så referer til interviewet, når de svarer."

Denne tilgang blev hurtigt uholdbar. Antallet af potentielle kontekster er stort set uendeligt, og det er umuligt manuelt at programmere svar for hvert scenarie. Disse systemer var skrøbelige, ude af stand til at generalisere til nye situationer og brød ofte sammen, når de stødte på uventede input.

Statistiske metoder som n-grammer og grundlæggende maskinlæring forbedrede tingene noget ved at give systemer mulighed for at genkende mønstre i sprogbrug. Disse tilgange kæmpede dog stadig med langsigtede afhængigheder - at forbinde information nævnt meget tidligere i en samtale med aktuelle udsagn - og kunne ikke inkorporere bredere verdensviden.

Endnu mere sofistikerede neurale netværkstilgange som tidlige tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) og Long Short-Term Memory (LSTM)-netværk forbedrede kontekstuel bevidsthed, men led stadig af "konteksthukommelsestab", når samtaler blev langvarige eller komplekse.

Gennembruddet kom i 2017 med introduktionen af Transformer-arkitekturen, som fundamentalt ændrede den måde, AI-systemer behandler sekventiel information på. I modsætning til tidligere modeller, der behandlede tekst ét ord ad gangen i rækkefølge, bruger Transformers en mekanisme kaldet "selvopmærksomhed", der giver dem mulighed for at overveje alle ord i en passage samtidigt og veje relationerne mellem dem.

Denne arkitektur gjorde det muligt for modeller at indfange meget længere kontekstuelle afhængigheder og opretholde bevidstheden om information, der blev nævnt tusindvis af ord tidligere. Den berømte artikel "opmærksomhed er alt, hvad du behøver" af Vaswani et al. viste, at denne tilgang dramatisk kunne forbedre kvaliteten af maskinoversættelser ved bedre at bevare kontekstuel betydning på tværs af sprog.

Denne arkitektoniske innovation banede vejen for modeller som BERT, GPT og deres efterfølgere, som har demonstreret stadig mere sofistikerede kontekstuelle forståelsesevner. Disse modeller er foruddannet på enorme tekstkorpuser, hvilket giver dem mulighed for at absorbere mønstre af sprogbrug på tværs af utallige kontekster, før de finjusteres til specifikke applikationer.
Omfanget af disse modeller er vokset eksponentielt, fra millioner af parametre til hundredvis af milliarder, hvilket giver dem mulighed for at indfange stadig mere subtile kontekstuelle mønstre. De største modeller synes nu at have rudimentære former for "sund fornuft"-viden, der hjælper dem med at tydeliggøre forvirrende referencer og forstå implicit betydning.

Selvom tekstbaseret kontekstuel forståelse har udviklet sig dramatisk, er mennesker ikke udelukkende afhængige af ord for at forstå kontekst. Vi fortolker situationer gennem visuelle signaler, tonefald, kropssprog og endda subtile miljøfaktorer.
Nylige gennembrud inden for multimodal AI begynder at bygge bro over denne kløft. Systemer som CLIP, DALL-E og deres efterfølgere kan forbinde sprog og visuel information og skabe en rigere kontekstuel forståelse. Hvis de for eksempel får vist et billede af et overfyldt stadion sammen med tekst om "kampen", kan disse systemer udlede, om det refererer til baseball, fodbold eller fodbold baseret på visuelle signaler.
Audiovisuelle modeller kan nu registrere følelsesmæssige tilstande ud fra tonefald og ansigtsudtryk, hvilket tilføjer endnu et afgørende lag af kontekstuel forståelse. Når nogen siger "Fantastisk" sarkastisk versus oprigtigt, ændrer betydningen sig fuldstændigt - en forskel, som disse nyere systemer begynder at forstå.
Den næste grænse involverer at integrere disse multimodale funktioner med konversations-AI for at skabe systemer, der forstår kontekst på tværs af forskellige sensoriske kanaler samtidigt. Forestil dig en AI-assistent, der genkender, at du laver mad (visuel kontekst), hører din frustrerede tone (lydkontekst), bemærker, at du læser en opskrift (tekstkontekst) og tilbyder relevant hjælp uden eksplicit opfordring.

Selv med avancerede sprogmodeller har AI-systemer kæmpet med at opretholde ensartet kontekstuel hukommelse over længerevarende interaktioner. Tidlige store sprogmodeller ville "glemme" detaljer nævnt tidligere i en samtale eller konfabulere svar i stedet for at anerkende videnshuller.

Nylige gennembrud inden for retrieval-augmented generation (RAG) adresserer denne begrænsning ved at tillade AI-systemer at referere til eksterne vidensbaser og tidligere samtalehistorik. I stedet for udelukkende at stole på parametre kodet under træning, kan disse systemer aktivt søge efter relevante oplysninger, når det er nødvendigt, ligesom mennesker konsulterer deres hukommelse.

Kontekstvinduer - mængden af tekst, en AI kan overveje, når de genererer svar - er vokset dramatisk fra blot et par hundrede tokens til hundredtusindvis i de mest avancerede systemer. Dette giver mulighed for meget mere sammenhængende generering af langformatindhold og samtaler, der opretholder konsistens på tværs af lange udvekslinger.

Lige så vigtige er fremskridt inden for ræsonnementsevner. Moderne systemer kan nu udføre flertrins ræsonnementsopgaver, hvor komplekse problemer opdeles i håndterbare trin, samtidig med at de opretholder kontekst gennem hele processen. For eksempel, når de løser et matematisk problem, kan de holde styr på mellemresultater og antagelser på en måde, der afspejler den menneskelige arbejdshukommelse.

Efterhånden som AI-systemer bliver mere dygtige til at forstå kontekst, dukker der nye etiske overvejelser op. Systemer, der forstår kulturelle og sociale nuancer, kan potentielt manipulere brugere mere effektivt eller forstærke skadelige bias, der findes i træningsdata.

Evnen til at bevare kontekstuel hukommelse på tværs af interaktioner rejser også bekymringer om privatlivets fred. Hvis en AI husker personlige oplysninger, der blev delt uger eller måneder tidligere, og bringer dem uventet op, kan brugerne føle, at deres privatliv er blevet krænket, selvom de frivilligt har delt disse oplysninger.

Udviklere arbejder på at imødegå disse bekymringer gennem teknikker som kontrolleret glemsel, eksplicitte samtykkemekanismer til lagring af personlige oplysninger og strategier til afbødning af bias. Målet er at skabe AI, der forstår kontekst godt nok til at være nyttig uden at blive påtrængende eller manipulerende.

Der er også udfordringen med gennemsigtighed. Efterhånden som kontekstuel forståelse bliver mere sofistikeret, bliver det stadig vanskeligere for brugerne at forstå, hvordan AI-systemer når deres konklusioner. Teknikker til at forklare AI-beslutningstagning i kontekstafhængige scenarier er et aktivt forskningsområde.

Gennembrud inden for kontekstuel forståelse transformerer adskillige felter:
Inden for sundhedsvæsenet kan kontekstbevidst kunstig intelligens fortolke patienters klager inden for deres sygehistorie, livsstilsfaktorer og nuværende medicinering. Når en patient beskriver symptomer, kan systemet stille relevante opfølgende spørgsmål baseret på denne omfattende kontekst i stedet for at følge et generisk manuskript.

Kundeservicesystemer vedligeholder nu samtalehistorik og kontooplysninger gennem hele interaktioner, hvilket eliminerer det frustrerende behov for at gentage information. De kan registrere følelsesmæssige tilstande fra sprogmønstre og justere deres tone i overensstemmelse hermed – og blive mere formelle eller empatiske, alt efter hvad konteksten kræver.
Uddannelsesapplikationer bruger kontekstuel bevidsthed til at spore en studerendes læringsrejse og identificere videnshuller og misforståelser. I stedet for at levere standardiseret indhold tilpasser disse systemer forklaringer baseret på den studerendes tidligere spørgsmål, fejl og demonstrerede forståelse.

Analyse af juridiske og finansielle dokumenter drager enorm fordel af kontekstuel forståelse. Moderne kunstig intelligens kan fortolke klausuler inden for den bredere kontekst af hele kontrakter, relevant lovgivning og retspraksis og dermed identificere uoverensstemmelser eller potentielle problemer, der kan undgå menneskelige korrekturlæsere, der håndterer informationsoverbelastning.

Kreative værktøjer som skriveassistenter opretholder nu tematisk konsistens på tværs af længere værker og foreslår indhold, der stemmer overens med etablerede karakterer, omgivelser og narrative buer i stedet for generisk tekstfuldførelse.

Fremadrettet kan flere lovende forskningsretninger yderligere transformere kontekstuel AI:

Episodiske hukommelsesmodeller sigter mod at give AI-systemer noget, der ligner menneskelig selvbiografisk hukommelse - evnen til at huske specifikke begivenheder og oplevelser i stedet for blot statistiske mønstre. Dette ville muliggøre langt mere personlige interaktioner baseret på fælles historie.

Kausale ræsonnementsrammer søger at bevæge sig ud over korrelationsbaseret mønstergenkendelse til at forstå årsag-virkning-forhold. Dette ville gøre det muligt for AI at ræsonnere om kontrafaktiske situationer ("Hvad ville der ske, hvis...") og foretage mere præcise forudsigelser i nye kontekster.

Tværkulturelle kontekstuelle modeller udvikles for at forstå, hvordan kontekst ændrer sig på tværs af forskellige kulturelle rammer, hvilket gør AI-systemer mere tilpasningsdygtige og mindre forudindtaget over for vestlige kulturelle normer.

Embodied AI-forskning undersøger, hvordan fysisk kontekst - at være placeret i et miljø med evnen til at interagere med det - ændrer kontekstuel forståelse. Robotter og virtuelle agenter, der kan se, manipulere objekter og navigere i rum, udvikler forskellige kontekstuelle modeller end tekstbaserede systemer.

Det endelige mål er fortsat at skabe kunstig generel intelligens (AGI) med menneskelignende kontekstuel forståelse – systemer, der problemfrit kan integrere alle disse former for kontekst for at kommunikere og ræsonnere om verden lige så effektivt som mennesker. Selvom vi stadig er langt fra denne milepæl, tyder tempoet i gennembrud på, at vi bevæger os støt i den retning.
Efterhånden som disse teknologier fortsætter med at udvikle sig, transformerer de vores forhold til maskiner fra rigide, kommandobaserede interaktioner til flydende, kontekstuelt rige samarbejder, der i stigende grad ligner menneske-til-menneske-kommunikation. Den kunstige intelligens, der virkelig forstår kontekst, er ikke blot en teknisk præstation – den repræsenterer et fundamentalt skift i menneskehedens teknologiske rejse.