آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و تربیت فرزندان

مقدمه: یک معلم غیرمنتظره - “دوران کودکی” هوش مصنوعی اسرار رشد را آشکار می کند

در طول تاریخ، خرد از فلسفه، روانشناسی و آموزش برای هدایت پرورش نسل بعدی جستجو شده است. با این حال، در قرن بیست و یکم، یک مربی غیرمنتظره ظهور کرده است: هوش مصنوعی (AI). پروژه های بلندپروازانه اختصاص داده شده به ساخت مدل های زبانی بزرگ (LLM)، که نیاز به بودجه هنگفت و همکاری جهانی دارند، ناخواسته به بزرگترین و بهترین شبیه سازی های مستند شده “رشد کودک” تبدیل شده اند. این “ذهن های دیجیتالی”، متشکل از کد و داده، یک واژگان جدید و اصول عمیقی برای درک جوهر شناخت انسان، یادگیری و ظهور هوش ارائه می دهند.

این گزارش استدلال می کند که تربیت فرزند، اساساً، تمرینی در “معماری آگاهی” است. این نقش والدین را از صرفاً مربی یا فراهم کننده به طراحان سیستم یادگیری ارتقا می دهد، که به دقت محیط ها، مکانیسم های بازخورد و چارچوب های ارزشی را می سازند که رشد شناختی را پرورش می دهند. مانند مهندسانی که یک مدل را طراحی و آموزش می دهند، والدین نیز یک آگاهی در حال توسعه را شکل می دهند. این سفر پویا، پیچیده و پر از شگفتی های نوظهور است، نه القای ساده.

این گزارش شما را از طریق کاوشی راهنمایی می کند که با مرحله مقدماتی “پیش آموزش” کودک شروع می شود و بررسی می کند که چگونه محیط اولیه “مجموعه داده” پایه ای را برای ذهن آنها می سازد. در مرحله بعد، الگوریتم های پشت یادگیری را بررسی خواهیم کرد، که نشان می دهد چگونه مهارت های مختلف می توانند از مقادیر زیادی تجربه پدیدار شوند. سپس، هنر ارائه بازخورد و راهنمایی را تجزیه و تحلیل خواهیم کرد و سبک های فرزندپروری را به عنوان یک شکل اصلاح شده از “یادگیری تقویتی مبتنی بر انسان” در نظر می گیریم. پس از این، به این موضوع خواهیم پرداخت که چگونه می توان استعدادهای منحصر به فرد کودک را از طریق “تنظیم دقیق” پرورش داد، که به آنها کمک می کند تا از متخصصان عمومی به متخصص تبدیل شوند. در نهایت، با چالش پیچیده “همسویی” مواجه خواهیم شد - چگونه یک قطب نمای اخلاقی را در کودکان القا کنیم که هم ثابت قدم و هم دلسوز باشد. هدف این است که والدین مدرن را با بینش هایی مجهز کنیم که هم سیستماتیک و هم عمیق هستند و آنها را قادر می سازند تا پروژه چند وجهی تربیت نسل بعدی را بهتر درک و هدایت کنند.

فصل 1: “داده های آموزشی” دوران کودکی - شکل دادن به یک دنیای غنی از تجربه

پایه و اساس LLMها: اولویت داده

ایجاد LLMها، مانند سری GPT، با پیش آموزش شروع می شود. در این مرحله، مدل در معرض یک اقیانوس داده وسیع از اطلاعات از اینترنت، کتاب ها و مخازن کد قرار می گیرد. توانایی های شگفت انگیز برای درک زبان، استدلال و تولید به طور صریح توسط مهندسان برنامه ریزی نشده اند. در عوض، این قابلیت ها خودآموز در مدل هستند، که قادر به هضم مقادیر زیادی داده و استخراج الگوها و ساختارهای اساسی آن است. عملکرد مدل مستقیماً با چندین عامل کلیدی مرتبط است: حجم، تنوع و کیفیت داده های آموزشی.Data پایه و اساسی است که ساختار و هوش مدل بر روی آن ساخته شده است.

ترجمه به دوران کودکی: محیط به عنوان یک مجموعه داده

دیدگاه متمرکز بر داده، چارچوبی قانع کننده برای تفسیر رشد اولیه دوران کودکی ارائه می دهد. اگر قابلیت های یک مدل از داده های آن ناشی می شود، پس توانایی های شناختی اساسی یک کودک از تربیت او ناشی می شود - “مجموعه داده آموزشی” آنها.

• حجم (غنای قرار گرفتن در معرض)

  LLM از تریلیون ها نشانه برای فرموله کردن درک از جهان استفاده می کند. این در مقایسه با جریان ثابت ورودی حسی و زبانی است که کودکان دریافت می کنند. با هم، وسعت اصطلاحاتی که کودکان می شنوند، صداهایی که تجربه می کنند، بافت هایی که لمس می کنند و مناظری که می بینند، “حجم داده” را برای یادگیری اولیه می سازند. یک یافته اساسی در روانشناسی رشد، شکاف کلمه، تأکید می‌کند که کودکان خانواده‌های ثروتمندتر حدود 30 میلیون کلمه بیشتر از کودکان خانواده‌های فقیر در سال‌های اولیه خود می‌شنوند، که نابرابری‌های قابل توجهی در عملکرد تحصیلی و شناختی بعدی ایجاد می‌کند. انعکاس کشف در هوش مصنوعی، رشد در شناخت کودکان ارتباط نزدیکی با “مقدار داده” دارد که آنها از تجربیات اولیه دریافت می کنند.

• تنوع (وسعت تجربه)

  برای اینکه LLM در وظایف متعددی مهارت پیدا کند، باید تنوع ورودی بالایی را نشان دهد که شامل اشکال متعددی از روزنامه ها، ادبیات، آثار علمی، بحث ها و دستورالعمل ها باشد. نیاز به تنوع به نیاز کودکان به تجربیات متنوع ترجمه می شود. قرار دادن کودک در معرض ژانرهای مختلف موسیقی، غذاها، زبان ها، زمینه های اجتماعی و حتی محیط های طبیعی، ذهنی سازگارتر و قوی تر می سازد. کسانی که در محیط های تک بعدی بزرگ می شوند ممکن است بیش از حد به دیدگاه های جهانی باریک شاخص گذاری شوند و قادر به مواجهه با چالش های مدرن نباشند. اطمینان از تنوع تجربه از تفکر انعطاف ناپذیر جلوگیری می کند و انعطاف پذیری و نوآوری را پرورش می دهد.

• کیفیت (“سلامت” ورودی)

  “مسمومیت داده”، که زمانی اتفاق می افتد که متن های مغرضانه، نادرست و نامناسب در آموزش برنامه های هوش مصنوعی استفاده می شود، یک چالش بزرگ ایجاد می کند. مانند دیدگاه های جهانی تحریف شده، این “بیت ها” می توانند خروجی های مضر برای مدل ایجاد کنند. قرار گرفتن در معرض حالات منفی، اطلاعات نادرست، استرس مداوم یا زبان ساده، یک نمایش استعاری از “داده های سمی” را ارائه می دهد، که به طور بالقوه باعث آسیب شناختی می شود.Inputs با کیفیت بالا، مانند روایت‌ها، داستان‌گویی‌های مفصل، مدل‌سازی اجتماعی و آثار هنری، باید به‌عنوان داده‌های ارزشمند در نظر گرفته شوند که از کودک در ساختن معماری شناختی مورد نیاز برای رشد حمایت می‌کنند.

از ارائه دهنده منفعل به متصدی فعال

نقش های والدین باید به “متصدیان داده” فعال تغییر کند، جایی که والدین عمداً منابع با کیفیت را برای کودکان انتخاب می کنند، از تنوع در “مجموعه های داده” اطمینان می یابند و به طور فعال هر عنصر سمی را “برچسب” می زنند، یعنی رسیدگی به نظرات متعصبانه و تأکید بر ملاحظات اخلاقی اساسی.

این تغییر در دیدگاه ما را به درک اهمیت محیط زیست از منظر بنیادی سوق می دهد. دیگر فقط یک پس زمینه مبهم نیست، بلکه به عنوان یک مکانیسم کلیدی عمل می کند که قادر به شکل دادن به طرز فکرها است. LM به طور کمی پیوندهای مستقیم بین خروجی ها و ورودی ها را ثابت می کند و روند مشابهی توسط روانشناسی رشد هنگام ترسیم پیوندهای هوش مصنوعی با شواهد روانشناختی آشکار می شود. بنابراین می توان تعیین کرد که یک محیط نه تنها عمیقاً تأثیر می گذارد، بلکه اساساً ساخته می شود، بنابراین منجر به مداخلات اولیه می شود که مسیر اولیه کودک را در یادگیری و رشد بعدی تعیین می کند.
علاوه بر این، معرفی “کیفیت داده” یک چارچوب بی طرفانه برای تعیین عناصر موجود در محیط ارائه می دهد. اگرچه تربیت سنتی ممکن است بر نکات اخلاقی و احساسی تأکید کند، اما اتخاذ هوش مصنوعی دیدگاه تحلیلی تری را امکان پذیر می کند. مشابه در نظر گرفتن رژیم غذایی یک کودک نوپا، می توان سوالاتی را در مورد “رژیم اطلاعاتی” مطرح کرد، در حالی که تأثیر داده ها بر روی یک ذهن در حال توسعه را تعیین می کند. تبدیل از عاطفی به استراتژیک تصمیم گیری را بهینه می کند و یک مدل یادگیری را تقویت می کند.

فصل 2: الگوریتم های یادگیری - نحوه خودسازی روان

موتور هوشمند: پیش بینی و تطبیق الگو

الگوریتم اصلی که اکثر LLMها را هدایت می کند، پیش بینی داده ها بر اساس نظم آماری است. “پیش بینی کلمه بعدی” یک اصطلاح گسترده تر برای کودکان نوپا است که یاد می گیرند مدل ها را با ارزیابی نتایج و بازسازی باورها ایجاد کنند. نوزادان چه در حال واکنش نشان دادن به لبخند دیگری باشند، چه بدانند که یک شیء سقوط خواهد کرد یا هنگام شنیدن یک جمله آرام می شوند، دائماً فرضیاتی را می سازند و مدل های ذهنی را متناسب می کنند.

به پیشنهاد ژان پیاژه، کودکان بازنمایی های جهانی را می سازند که بر اساس طرحواره های ذهنی جذب می شوند. بازی آزاد را می توان نوعی “یادگیری بدون نظارت” در نظر گرفت. این به کودکان کمک می کند تا فرضیه های ساده را آزمایش کنند و دانش کلی خود را در مورد موضوع بهبود بخشند، شبیه به این است که LLMها در مجموعه های انبوه پرسه می زنند تا “پیش بینی کلمه بعدی” را افزایش دهند و ساختارهای پیچیده ای به آنها بدهند.

قابلیت های اضطراری: جادوی مقیاس

یکی از جذاب ترین اکتشافات در تحقیقات هوش مصنوعی شامل “ظهور” می شود که به توانایی هایی اشاره دارد که به طور خود به خود پس از اینکه مدل از یک آستانه خاص فراتر رفت، ایجاد می شوند. به جای اینکه در مورد حساب، شعر یا حتی تفکر انتقادی آموزش داده شود، این توانایی ها با توجه به مقیاس به وجود می آیند.

باید به یاد داشت که یک مدل واحد ساختارهای دستوری مختلف یا نحوه تعیین توانایی های تفکر تدریس نمی شود. در عوض، قابلیت های سطح بالاتر با جذب مقادیر زیادی داده فعال می شوند. برای کمک به فرزندپروری، یادگیری اساسی باید بر نتایج فوری اولویت داشته باشد تا اهمیت آماری را که بر توسعه تأثیر می گذارد، جمع آوری کند.
بازاندیشی در مورد تضاد بین «طبیعت در مقابل پرورش»

در این چارچوب مدرن، طبیعت به عنوان معماری عمل می کند، در حالی که پرورش داده های آموزشی مدل است. به جای اینکه بپرسیم چه چیزی ضروری تر است، تمرکز اصلی باید بر این باشد که چگونه عناصر مختلف با یکدیگر تعامل می کنند و موجودیت ها را ساختار می دهند.

چندین بینش وجود دارد که می توان آنها را ساخت، اولا بازی غیر محدود استراحت نیست زیرا “بدون نظارت” است. با در دسترس بودن ساختارهای یادگیری مختلف، طرز فکرها را می توان از ساختارهای مختلف بهینه کرد و برنامه درسی را می توان شخصی سازی کرد و در عین حال رشد فردی را ارتقا داد.

علاوه بر این، با توجه به انباشت تجربه مداوم در توسعه، والدین می توانند اطمینان حاصل کنند که مهارت های اساسی به طور مداوم ارزیابی می شوند تا توسعه بیشتر شود. والدین باید به هر قیمتی صبور باشند.

فصل 3: هنر بازخورد - آموزش والدین به کودک در “یادگیری تقویت شده مبتنی بر انسان”

فراتر رفتن از پیش آموزش: نیاز به همسویی

مدل علی‌رغم تسلط بر تولید متن پس از آموزش «پیش‌آموزشی»، فاقد اصول ذاتی است. با توجه به یک محقق غیراخلاقی، می توان اختراعات متعصبانه ای رخ داد که آسیب وارد کند. با استفاده از داوری انسان به عنوان پایه و اساس، می توان از حلقه های بازخورد برای کالیبره کردن و راهنمایی مدل ها استفاده کرد و آنها را به سمت خواسته های انسان سوق داد.

معرفی «یادگیری تقویتی مبتنی بر انسان» به عنوان یک حلقه ارگانیک

برای هدف تشبیق واضح، نمودار زیر یک مدل مقایسه ای هم برای رشد و هم برای تربیت نوزاد ارائه می دهد.

هر واکنش والدین مسئول ارائه “مجموعه داده اولویت” واقعی است. هنگامی که کودکان اسباب بازی های خود را با یکدیگر به اشتراک می گذارند، ابراز والدین تقویت مثبت را ارائه می دهد. به همین ترتیب، اگر کودک به گونه ای منفی پاسخ دهد، منفی بودن به عنوان سیگنالی برای یادگیری هنجارهای اجتماعی عمل می کند، یعنی با تعیین درست در مقابل اشتباه.

• اهمیت سازگاری داخلی

  هنگامی که سطوح ترجیحی در هوش مصنوعی ناسازگار باشند، مدل پاداش برای سیستم کلان سردرگمی ایجاد می کند، که برای یادگیری و ایجاد ارزش های پایدار بسیار مهم است. داده های منسجم و آموزنده به نوزادان کمک می کند تا عملکرد بالایی در سیستم ناوبری اخلاقی خود ایجاد کنند.

مفهوم فرزندپروری کنترل واکنش کلی کودک نیست، بلکه آشکار کردن مدل درونی است که زیربنای ارزش ها است. هدف این است که نباید فقط به عوامل خارجی تکیه کرد، بلکه به نوزادان آموزش داد که چه چیزی را درونی کنند و در موقعیت های متعددی از آن استفاده کنند. این امر پیشرفت اخلاقی را در فرد تسهیل می کند.

در نهایت، بچه ها در محیطی ساخته می شوند که درگیری های داخلی را تجربه می کند. از آنجایی که پاداش ها در یک تیم یکپارچه ایجاد می شوند، این موارد منجر به سیگنال های مختلفی می شود که باعث گیج شدن می شود. این منجر به تغییرات اساسی در رفتار می شود.

فصل 4: از متخصص عمومی به متخصص—پرورش استعدادهای منحصر به فرد از طریق «تنظیم میکرو»

قدرت تنظیم میکرو

در مدل، مهارت ها به یک مرحله اساسی نیاز دارند. این یک آموزش اضافی در یک منطقه است، مانند تبدیل متخصص عمومی پزشکی به یک متخصص، در حالی که قابلیت های عمومی را به حداکثر می رساند.

از متخصص عمومی تا متخصص، می توان از آموزش دوران کودکی در پیشرفت یا توسعه شخصی استفاده کرد. می‌توان از طریق زندگی خانوادگی، جامعه یا آموزش رسمی مشخص کرد که چه کسی فردی بااستعداد است.

• تعیین مهارت های فردی
  این فرآیند زمانی آغاز می شود که مراقبان ویژگی هایی را مشاهده می کنند که ممکن است نشان دهنده یک نقطه توسعه برای وقوع تنظیم میکرو باشد. موسیقی، مجذوب شدن به دایناسورها، یا ساخت و ساز پیچیده همگی می توانند سیگنال هایی باشند که قادر به شروع تنظیم هستند.
• ساخت “مجموعه داده های تنظیم میکرو”
  اگر یک منطقه انتخاب شده باشد، مراقبان باید مناطقی را پیدا کنند که داده ها را تسهیل می کنند. برای یک گیتاریست، این داده ها شامل ابزار موسیقی، مربیگری دستی، اجراهای موسیقی و تمرین است. در مورد مهندسی، لگوها و تورهای موزه همگی می توانند سیگنال هایی باشند که منابع مورد نیاز برای تبدیل نقاط قوت معمول به متخصصان ماهر را فراهم می کنند.

حفظ تعادل بین تنظیم میکرو و پیش آموزش

هم آموزش انسانی و هم هوش مصنوعی باید تعادل اساسی بین مهارت های عمومی و مهارت های ماهر را به اشتراک بگذارند. مدل به مهارت های اضافی نیاز ندارد، بلکه به آموزش فراوان نیاز دارد. این “نفرین متخصص” در نظر گرفته می شود.

یک چارچوب واضح برای تأکید بر خطرات تخصص بیش از حد جوانان مورد نیاز است، درست مانند رویکرد “مادر ببری”. با این اصل، تخصص قبل از “پیش آموزش” اجرا می شود، که منجر به یک مهارت تخصصی، اما فقدان قابلیت های نوآوری می شود. بنابراین لازم است سیستمی ایجاد شود که مجموعه مهارت های گسترده و مهارت در یک جایگاه خاص را تشویق کند.

در طول تنظیم میکرو، فعالیت مغز ناتوانی در ذخیره محتوا را زمانی که شبکه ها آموزش داده می شوند و دانش جدید حفظ نمی شود، برجسته می کند.

این به عنوان قیاسی برای میزان کاهش مهارت ها عمل می کند. اگر مطالعه زبان‌ها را متوقف کنید، مهارت‌هایتان به شدت کاهش می‌یابد. با این نتیجه گیری، توانایی های مرکزی نباید “یک اندازه برای همه” باشد. در عوض، تمرین مکرر باید ثبات را حفظ کند. استفاده از هوش مصنوعی می تواند در مدل کمک کند، زیرا یک مدل بدون مجموعه داده های قانونی خالی شروع می شود، که به عنوان کارشناسان حقوقی عمل می کنند. در حالی که یک کودک ممکن است در ابتدا تمایل های اندکی برای مهارت ها نشان دهد، تنظیم میکرو می تواند آن را بهبود بخشد.

بنابراین تنظیم میکرو بازخورد مثبتی را ارائه می دهد که به اقدامات پاداش می دهد، شایستگی را بیشتر تقویت می کند و ویژگی ها را تقویت می کند. بنابراین نقش والدین این است که جرقه ها را بشناسند و داده ها را برای ساخت و تنظیم میکرو مهارت ها ایجاد کنند.

مهم نیست آموزش، مفاهیم ادغام می توانند منجر به درک بالاتر بر اساس علوم عصبی شوند. به جای تغییر از هندسه به مفاهیم دیگر در ریاضیات، آموزش باید درجات پایین تری را برآورده کند، که مشابه ابزاری است که در مطالعه ماشین در فناوری استفاده می شود و نمایشی از دستورالعمل های همسو با حافظه است.

فصل 5: چالش «همسویی» - شکل دادن به قطب نمای اخلاقی

چالش های عمیق در همسویی مدل

صرف نظر از آموزش، ملاحظات اخلاقی اجرای آن بسیار دشوار است. یک برنامه هوش مصنوعی که با ارزش های منحرف همسو شده است منجر به سناریوهای فاجعه بار خواهد شد زیرا بر اساس دستورات عمل می کند.

فرزند پروری

با چالش های ایمن هوش مصنوعی، قوی ترین ارزیابی ایجاد یک پروژه همسویی با بازه زمانی طولانی است. نکته این نیست که یک بات ایجاد کنیم که کورکورانه از قوانین اطاعت کند، بلکه فردی است که روی پایه خود ایستاده است.

• سوگیری ها در داده های آموزشی اولیه
  پیش آموزش تضمین می کند که مدل هوش مصنوعی می تواند با بشریت ادغام شود. آموزش اولیه باید در ابتدا بر آگاهی والدین از تعصبات کودک و حذف فعالانه این تعصبات تمرکز کند.

• “سیستم های هوش مصنوعی داخلی در مقابل ساختارهای خانوادگی

  برای رفع مشکلات همسویی، لازم است اصولی را در یک خانواده برای ارزش خانوادگی پیاده سازی کنیم. وقتی خانواده ها بتوانند ویژگی هایی را ایجاد کنند که دلسوزانه یا کنجکاو هستند، کودکان رشد می کنند و بر اساس سناریوهایی از پایه خانوادگی عمل می کنند. اینها همه در درک پیچیدگی ها مهم هستند، بلکه در نظر گرفتن قضاوت فردی است.
  در رابطه با این موضوع، همه والدین باید بر ویژگی های اساسی در فرزند خود تأکید کنند تا نحوه سازگاری در زندگی را آموزش دهند.

یادگیری مفهوم ضد همسویی

علیرغم 이规则, راه حل در یک کد جامد به پایان نمی رسد زیرا شرایط جدید می تواند به طور مداوم رخ دهد. همسویی مناسب تفکر انتقادی را در مدل تسهیل می کند.

والدین باید تمرکز خود را بر این سؤالات متمرکز کنند، که شامل استدلال در مورد اینکه چه چیزی یک معیار را حیاتی می کند. در نهایت، ویژگی های درونی به تسهیل تصمیم گیری کمک می کند.

چالش های همسویی هوش مصنوعی با فرزندپروری مطابقت دارد، بنابراین مهم است که 교육 و پرورش اخلاقی به طور مداوم از طریق تربیت 어린이가 انجام شود. مدل های هوش مصنوعی قبلی تلاش کردند سیستمی را پیاده سازی کنند که در ان 모든 데이터 sempurna بودند، اما این روش به دلیل 진행 모델 های هوش مصنوعی의 پیشرفت با عوامل داخلی امکان پذیر نبود. آگاهی постійна برای اطمینان از انطباق عادت‌های والدین با استانداردهای 교육 و پرورش اخلاقی 필요한니다.

به طور کلی، همسویی به ارائه مهارت‌هایی برای خود اصلاحی کمک می‌کند که در سراسر زندگی با их останутся.