מבוא

מודלי שפה גדולים כמו GPT 4 הדגימו יכולות חזקות בייצור טקסט קוהרנטי, מענה לשאלות, ואף פתרון בעיות מתמטיות. עם זאת, יכולות ההיסק שלהם מוגבלות בהשוואה למערכות בינה מלאכותית סימבוליות מסורתיות.

טכניקה חדשה בשם עץ המחשבות, שהוצעה במאמר מאוניברסיטת פרינסטון ו-Google DeepMind, מציעה נתיב מרתק לשילוב רשתות נוירונים עם חיפוש אלגוריתמי. הגישה מנחה מודלי שפה לחקור באופן אקטיבי פתרונות אפשריים על ידי ניתוח והרחבה של מחשבות ביניים במבנה עץ סעיפי.

בעוד שהגישה עדיין אינה מגיעה להיסק כללי, עץ המחשבות מצביע על כיוון מבטיח לקידום הבינה המלאכותית – שילוב ההבנה האנושית המולדת של רשתות נוירונים עם הקפדנות הלוגית של אלגוריתמים. אז בואו ננסה להסביר את טכניקת עץ המחשבות, נעריך תוצאות ראשוניות, ונדון בהזדמנויות שבחיבור בין גישות קונקציוניסטיות וסימבוליות בתחום.

מסגרת עבודה של עץ מחשבות

הטכניקה הדומיננטית כיום כרוכה ב"אילוץ קלט-פלט" – המודל מקבל אילוץ קלט המתאר את הבעיה ומתבקש ליצור ישירות את הפלט. גם אסטרטגיות אילוץ חכמות כמו "אילוץ שרשרת מחשבה", שבהן המודל רושם שלבי חשיבה ביניים, מייצרות שרשרת מחשבה ליניארית אחת.

לעומת זאת, עץ המחשבות מנחה מודלים לחקור במפורש מסלולי חשיבה מרובים על גבי מחשבות ברמה גבוהה. המחברים מנסחים אותה על בסיס שני רכיבים מרכזיים:

1. יוצר מחשבות – מציע צעדים אפשריים בתור קטעי טקסט קוהרנטיים עבור המצב הנוכחי.
2. מעריך מצב – מנתח ומדרג את מידת הסבירות של מחשבות כלפי פתרון הבעיה הכוללת.

המערכת שומרת עץ של מחשבות, כשכל צומת מייצג מצב חשיבה עם המחשבות עד כה. המודל מתחלף בין יצירת מועמדי מחשבה להערכה שיפוטית של איכותן על מנת להחליט אילו ענפים לחקור הלאה.

זה מאפשר אלגוריתמי חיפוש מונחים כמו חיפוש לרוחב או לעומק. המודל יכול להסתכל קדימה לבחירות עתידיות ולחזור אחורה כאשר קו מחשבה מסוים נראה בלתי פורה. מעריך המצב פועל כהיוריסטיקה מתכווננת המכוונת את החיפוש, במקום כללים מתוכנתים קשיחים.

עץ המחשבה שואל אלמנטים מאסטרטגיות הנחיה מוכרות, אבל הוא מסגרת שלמה. | תמונה: Yao et al.

ביצועים על משימות מתמטיות ותשבצים

החוקרים העריכו את עץ המחשבות על פתרון משוואות מתמטיות והשלמת תשבצים – משימות שבהן חיפוש וחזרה אחורה ברורים יעילים.

עבור משימות המשוואה, בהינתן מספרים כמו "2, 5, 7, 8", המודל חייב למצוא ביטויים ששווים מספר יעד כמו 21. יוצר המחשבות מציע קווים אפשריים כמו "7 + 8 = 15 (נותר 2, 5)" ומעריך המצב בוחן האם הם עשויים להוביל באופן סביר לפתרון.

בתשבצים, המודל מציע מילים למלא ברווחים על בסיס מגבלות הרמזים, ולאחר מכן מחליט האם ניתן עדיין להשלים בהיגיון את הרמזים הנותרים. אם לא, הוא חוזר אחורה ומנסה בחירות מילים חדשות.

עץ המחשבות השיג תוצאות משמעותית טובות יותר מאילוץ סטנדרטי, תוך פתרון 74% ממשחקי המתמטיקה לעומת רק 4% עם אילוץ שרשרת מחשבה. הוא גם השלים חלקים מתשבצים שהכשילו שיטות אחרות.

עם זאת, היה צורך באילוצים והנחיות ספציפיים למשימה על מנת לתרגם מצבי משחק לקלטי המודל. המחברים יישמו מגבלות ולוגיקת משחק כדי לאפשר חיפוש בר-תמרון. לכן בעוד הביצועים חזקים עבור המשימות הנבחרות, כלליות הגישה עדיין לא הוכחה.

שילוב מודלי שפה באלגוריתמים

המחברים מציגים את עץ המחשבות כתנועה לכיוון חשיבה אוטומטית מלאה. אך התוצאות הנוכחיות נראות יותר כאינדיקציה לשילוב אפקטיבי של מודלי שפה באלגוריתמים.

הגישה מנחה מודלים לספק פתרונות ממוקדים לחלקים בתוך תהליכים שלביים כוללים. קוד המסגרת מטפל במגבלות, שינויי מצב משחק, והסבוכת של החיפוש.

פרדיגמה זו של מיזוג רשתות נוירונים עם טכניקות קלאסיות מבטיחה התקדמות בתחום הבינה המלאכותית. מודלי שפה מצטיינים ביצירה זורמת, ידע שכל ישר וקישורים מושגיים. שילוב החוזקות הללו באלגוריתמים לצד רכיבים סימבוליים ולוגיים עשוי למזג את הטוב משני העולמות.

לדוגמה, בפותר התשבצים, המודל מציע מילים קשורות במקום מסדי נתונים של רמזים מתוכנתים ידנית. מסגרת האלגוריתם מטפלת במכניקת המשחק ויעילות החיפוש. ביחד הם פותרים בעיות שאף אחד מהם לא היה יכול לבדו.

ישנן הזדמנויות רבות ליישם פרדיגמה זו, כמו:

• סימולציות עם קבלת החלטות של דמויות מיוצרות על ידי מודלי שפה
• עבודה יצירתית כמו עיצוב לוגו המשלבת מושגים נוירוניים ואופטימיזציה גרפית
• מערכות שאלות ותשובות המשלבות הסקת מסקנות נוירוניות ואחזור סימבולי

במקום אוטומציה מלאה של בעיות, מודלי שפה יכולים לספק פתרונות מפתח עבור חלקים שעדיין קשים לתכנות – מטרה הרבה יותר בת השגה.

צעדים לכיוון הכללה

כדי להדגים חשיבה כללית אמיתית, הטכניקה חייבת לצמצם את התלות באילוצים והנחיות ספציפיים למשימה. כפי שהמאמר קובע:

"שיטות באמת כלליות צריכות להסתדר עם תיאור שפתי טבעי יחיד של הבעיה והמטרה."

מחקר עתידי יכול לאמן מודלים להסיק אסטרטגיות חיפוש אפקטיביות מדוגמאות על פני משימות. מודלים יכולים גם ללמוד אילוצים שיפיקו מחשבות מועילות על ידי שיחה עם בני אדם. טכניקות כמו למידה עצמית והתבוננות עשויות בסופו של דבר למזער מעורבות אנושית.

זוהי רק ההתחלה, אך גישת עץ המחשבות מהווה פריצת דרך משמעותית לקראת חשיבה מובנית ושיטתית יותר של מודלים נוירוניים, על ידי שילוב יתרונותיהם עם טכניקות אלגוריתמיות קלאסיות.

יישום עץ המחשבות

המאמר על עץ המחשבות מספק פרטים שימושיים על יישום טכני שיכולים להנחות יישומים מעשיים. שיקולים מרכזיים סביב ניסוח מחשבות, יצירתן, הערכתן וחיפוש.

הגדרת פירוק מחשבות

בעוד אילוץ שרשרת מחשבה מייצר צעדים כרצף בלתי מופרע, עץ המחשבות מנצל מבנה משימה כדי לתכנן בכוונה את דיוק המחשבות. כפי שהמאמר מראה, מחשבות יכולות להיות משוואות עבור בעיות מתמטיות, מילים עבור תשבצים, או תוכניות פסקה עבור כתיבה יצירתית.

באופן כללי, מחשבות צריכות להיות קטעים קוהרנטיים שמודלים יכולים בקלות לייצר ולהעריך. אך בחירות פירוק משפיעות משמעותית על מורכבות החיפוש. המאמר מציין:

"גודל המחשבות יוצר פשרה טבעית בין גודל מרחב החיפוש לבין מובן הצעדים בחיפוש."

מחשבות גדולות כמו פסקאות שלמות מקטינות את מרחב החיפוש אך עלולות להיות מורכבות מדי עבור מודלים להרחיב ביעילות. יחידות קטנות כמו צירופי מילים קצרים מרחיבים את העץ במהירות אך מסבכים חשיבה על התקדמות.

טכניקות יצירת מחשבות

בהינתן מצב העץ הנוכחי, מחשבות הבאות יכולות להיווצר בשתי דרכים עיקריות:

1. דגימה – הפקת מחשבות עצמאיות רבות מהמודל נתון האילוץ.
2. הצעה – בקשה מהמודל לפלוט רשימה של מחשבות ברצף בהקשר נתון.

דגימה עצמאית יעילה כאשר מרחב האפשרויות גדול, ומקנה גיוון. הצעה מתאימה יותר למשימות מצומצמות ומוגבלות כדי למנוע כפילויות.

המאמר מראה כיצד דגימה יעילה עבור תוכניות כתיבה יצירתית שבהן קיימות אפשרויות רבות. הצעה מתאימה יותר למילים בתשבץ שבו הבחירות ההיתכנות מצומצמות.

הערכת איכות מחשבות

כדי לשקול מחשבות, המערכת מנחה את המודל להעריך את איכותן בהקשר הבעיה הכוללת. הערכות יכולות להיות:

1. עצמאיות – מתן ציון סקלרי או קטגורי לכל מחשבה בנפרד.
2. השוואתיות – בהינתן כל המחשבות, המודל בוחר את המבטיחה ביותר.

הערכה עצמאית מאפשרת שיפוט מוחלט של איכות, וקידום המצבים הטובים ביותר. השוואה מתמקדת בזיהוי הבחירה המובילה, מתאימה כאשר קשה לכמת התקדמות באופן ישיר.

המאמר עושה שימוש בשתי האסטרטגיות. עבור כתיבה יצירתית, המודל מדרג באופן עצמאי תוכניות פסקה. עבור תשבצים, המודל משווה בין מילים ובוחר את הטובה ביותר.

יישום אלגוריתמי חיפוש

אלגוריתמי חיפוש שונים כמו לרוחב, לעומק או A* יכולים להניע את תהליך החקירה. טכניקות פשוטות פעלו בצורה מספקת עבור המשימות הראשוניות. אך בעיות מורכבות יותר עשויות להפיק תועלת משיטות חיפוש מתקדמות.

המודולריות של עץ מחשבות מאפשרת שילוב גמיש של אלגוריתמים שונים. כפי שהמאמר קובע, "תכונות הבעיה, יכולות מודל השפה ומגבלות משאבים ניתנות להתאמה."

סיכום

יישום עץ מחשבות דורש שילוב זהיר של יכולות מודל שפה עם טכניקות חיפוש אלגוריתמיות. ניסוח, יצירה, הערכה והכוונה יעילים של מחשבות הם קריטיים להצלחתו.

בעוד כיול נדרש עבור כל יישום, עץ מחשבות מציע נתיב מבטיח להקנות לרשתות נוירונים חשיבה מובנית יותר. זוהי המשך למגמה ארוכת טווח של מיזוג גישות קונקציוניסטיות וסימבוליות ליצירת בינה מלאכותית חזקה וכללית יותר.