ابزار OpenAI Microscope چیست؟

 OpenAI، شرکت پیشرو در زمینه هوش مصنوعی، اخیراً از ابزار جدید خود با نام OpenAI Microscope رونمایی کرده است.

به گزارش تک‌ناک ،شرکت OpenAI، با خلق چت‌بات ChatGPT و ایفای نقش مهم در بحث‌های مربوط به مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) شناخته می‌شود، به تازگی Microscope را معرفی کرده است.

این محصول جدید، یک رابط کاربری پیشرفته برای تجسم شبکه عصبی است. OpenAI Microscope در تضاد با برنامه‌های نرم‌افزاری رایج، به عنوان یک ابزار متمرکز بر توسعه طراحی شده و برای استفاده عموم مردم نیست.

این برنامه تحت وب، شبکه‌های عصبی را به مانند موجودات مجازی چند لایه به تصویر می‌کشد. این شبکه‌های عصبی به عنوان بلوک‌های اساسی در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به کار گرفته می‌شوند. کاربران در هنگام استفاده از این برنامه با تصویرسازی‌های تعاملی مواجه می‌شوند، به مشاهده فرایند دستکاری شبکه‌های عصبی می‌پردازند و درک عمیق‌تری از چگونگی دریافت و پردازش داده‌های تصویری توسط مدل‌های هوش مصنوعی به دست می‌آورند.

گشودن رمز و راز مدل‌های LLM

در میان کارشناسان هوش مصنوعی این احساس محسوس است که حتی مهندسان نرم‌افزار در OpenAI نیز به طور کامل از چگونگی کارکرد داخلی مدل‌های هوش مصنوعی خود آگاه نیستند. این موضوع نه تنها نگرانی‌هایی را به وجود می‌آورد، بلکه تصویری از یک جعبه سیاه مرموز را تداعی می‌کند. ما می‌دانیم که این مدل‌ها عملکردی دارند، اما دلیل دقیق انجام فرآیندهای مشابه به انسان توسط آن‌ها مشخص نیست.

OpenAI Microscope با هدف روشن‌سازی نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی، داده‌های عظیم را بررسی می‌کند و کد را به عنوان فعالیت عصبی تفسیر می‌کند. این ابزار، فرآیندهای بسیار پیچیده را به بخش‌های کوچکتر و قابل فهم تقسیم می‌کند، امکان بهتری به پژوهشگران می‌دهد تا عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را درک کنند.

لایه‌های تصویری‌شده از داده‌ها، زنجیره‌ای از پردازش‌ها را نمایش می‌دهند که تکنیک‌های یادگیری عمیق به کار رفته برای آموزش شبکه‌های عصبی زیربنایی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) و الگوی تعاملی آن‌ها را مشخص می‌کنند. توجه داشته باشید که در اینجا کلماتی مانند نورون و میکروسکوپ توسط OpenAI به کار گرفته می‌شوند، نه کد یا کتابخانه‌های داده زیربنایی. به نظر می‌رسد هدف اصلی، تفسیر مدل‌ها به گونه‌ای است که گویی موجودات زنده هستند.

به اختصار، OpenAI Microscope یک برنامه تحت وب است که تمرکز آن بر روی جنبه‌های بصری و آموزشی است.

کلیک کنید، کاوش کنید، شبکه‌های عصبی را درک کنید

رابط کاربری وب OpenAI Microscope، با استفاده از اصطلاحات وام گرفته شده از علوم طبیعی، زبان پیچیده‌ای را حذف می‌کند که ممکن است تنها برای یک بخش کوچک از علاقه‌مندان به هوش مصنوعی قابل فهم باشد. در نتیجه، تحلیل مدل‌ها برای هم متخصصان و هم غیرمتخصصان به طور یکسان قابل دسترسی و فهم است.

با مراجعه به صفحه Microscope که توسط OpenAI میزبانی می‌شود، بلوک‌های سازنده و لایه‌های تفسیری بصری هر مدل به گره‌هایی تقسیم می‌شوند که قابل کلیک هستند. با حرکت موس بر روی هر گره، می‌توانید به فعالیت‌های عمیق‌تر یک شبکه عصبی نفوذ کنید. به عنوان مثال، کلیک کردن بر روی یک تصویر کوچک از Alexnet (یک نشریه NIH) به یک پیکربندی منحصر به فرد از گره‌ها منتهی می‌شود. کلیک بر روی هر یک از این گره‌ها کاوشگر را به اعماق بیشتر شبکه عصبی هدایت می‌کند.

بنابراین، از تجسم‌های عصبی برای ارتباط دادن ویژگی‌های مجموعه داده استفاده می‌شود. نمونه‌هایی از تصاویر که شبکه عصبی روی آن‌ها آموزش دیده، برای کاربران ترسیم و نمایش داده می‌شوند تا زمینه و فهم بهتری از فرآیند آموزش به دست آورند. هرچند که تا حدودی انتزاعی به نظر می‌رسند، نقشه‌برداری‌ها به گونه‌ای منطقی و قابل فهم سازماندهی شده‌اند. در نتیجه، توسعه‌دهندگان می‌توانند با دنبال کردن این گره‌ها، به استنباط فرآیند تصمیم‌گیری یک شبکه عصبی خاص بپردازند.

تحلیل فعالیت‌های شبکه عصبی در هر گره، بینشی در مورد نحوه تشخیص و تفسیر ویژگی‌های مختلف در مجموعه داده توسط شبکه را فراهم می‌آورد. در مورد AlexNet، تمرکز بر تشخیص و پردازش تصویر است. در حالی که برای یک شبکه دیگر مانند CLIP Resnet 50 4x، ممکن است تمرکز بر تفسیر متن در برابر تصاویر خاص باشد، که در آن تشخیص تصویر با تفسیر متن ترکیب می‌شود.

توسعه‌دهندگان با استفاده از OpenAI Microscope می‌توانند به عمق شبکه‌های عصبی وارد شوند و مشاهده کنند که چگونه گره‌های مختلف با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و در تعامل هستند.

رمزگشایی جعبه‌های سیاه مدل‌های هوش مصنوعی

لایه‌های عصبی در OpenAI Microscope، حداقل برای اکثر بازدیدکنندگان وب‌سایت، ممکن است مبهم به نظر برسند. این برنامه بیشتر برای تفسیر توسط محققان، به‌ویژه در زمینه هوش مصنوعی (AI)، طراحی شده است. محققان از OpenAI Microscope با تمرکز بر “لنز تکنیکی” برای مطالعه یک لایه خاص از شبکه عصبی استفاده می‌کنند. تا آخرین شمارش، 13 مدل در دسترس بودند. برای درک بهتر این فرآیند، بیایید یک نگاه عمیق‌تر به یکی از مدل‌های بینایی بیندازیم:

1. وب‌سایت OpenAI Microscope را باز کنید. تگ‌های الحاق شده به صفحه وب شامل قابلیت همکاری، بینایی کامپیوتری و انتشار هستند. کلیک بر روی این تگ‌ها شما را به فهرستی از تحقیقات هدایت می‌کند که نشان می‌دهد این یک زمین بازی برای محققان است.
2. به پایین صفحه بروید تا خلاصه‌ای از نحوه تعامل مدل‌های بینایی با هزاران نورون مجازی را بخوانید. لینک‌هایی به Lucid Library و پروژه Circuits وجود دارد که به ترتیب تجسم‌ها را ایجاد و اتصالات عصبی را بررسی می‌کنند.
3. به صفحه مدل‌های OpenAI Microscope بروید تا به مدل‌ها و ابزارهای مورد استفاده برای بررسی ویژگی‌های آن‌ها دسترسی پیدا کنید.
4. مجموعه‌ای از 13 مدل بینایی کامپیوتری در اینجا انتخاب شده‌اند و به عنوان یک رابط قابل دسترسی منطقی قرار گرفته‌اند که به طور فعال به کلیک‌های ماوس پاسخ می‌دهند.
5. محققان می‌توانند برای مشاهده نحوه تعامل نورون‌ها در یک لایه تصویری، وارد ساختار گره‌ای شوند.
6. با کلیک بر روی یک گره، دیدگاه به داخل واحدها بزرگنمایی می‌شود. تکنیک‌های انتخاب شده به عنوان “تکنیک‌ها” در پانل سمت چپ صفحه فهرست شده‌اند. این تکنیک‌ها داده‌های چند بعدی را به صورت مصنوعی تفسیر کرده یا مجموعه‌هایی از تصاویر دو بعدی را که مدل‌ها روی آن‌ها آموزش دیده‌اند، جمع‌آوری می‌کنند.

درک نحوه اتصال و “فکر کردن” این شبکه‌های عصبی اسرارآمیز، مانند تلاش برای فهمیدن نحوه کارکرد مغز انسان است. این یک چالش بزرگ است که بهتر است به محققان یادگیری ماشین و متخصصان در زمینه‌هایی مانند علوم اعصاب شناختی واگذار شود.  OpenAI  موفق شده است تا مجموعه‌ای از تجسم‌های نظارت شده از این بخش‌های بصری هوش ماشین را فراهم آورد.

تفسیر زیست‌شناسی عصبی مجازی

OpenAI Microscope یک رویکرد نوآورانه برای نمایش داده‌های پیچیده در قالب تصویری است، که به عنوان یک تحلیل نگارشی از یادگیری ماشین عمل می‌کند. این ابزار با زوم کردن به نورون‌ها درون ساختار گره‌ای،  به “زیست‌شناسی” مدل‌های بینایی محبوب تمرکز می‌کند، تا محققان هوش مصنوعی پیشرفته بتوانند ارتباطات و وزن‌دهی‌های بین لایه‌ها را تفسیر کنند. به عنوان مثال، تصور کنید که Bing Image Creator به دلیل درک بهتر این ارتباطات، به فرامین به شکلی طبیعی‌تر پاسخ می‌دهد.

با مقایسه کردن عملکرد شبکه‌های عصبی با مغز انسان، محققان امیدوارند بینش‌های قابل توجهی در مورد اسرار و رمزگشایی هوش مصنوعی به دست آورند. این به این معناست که کاوش در این جعبه‌های سیاه هوش مصنوعی احتمالاً تأثیر مهمی بر درک ما از مغز انسان دارد. از طریق این فرآیند، ما به تدریج به رمزگشایی از اسرار ذهن نزدیک‌تر می‌شویم و قابلیت‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهیم.