وبلاگ / محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک عمیق زبان انسانی

محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک عمیق زبان انسانی

۱۰:۱۶:۲۴- ۱۶ اردیبهشت ۱۴۰۴

محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک عمیق زبان انسانی

مقدمه

مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMها) مانند GPT، BERT، و PaLM در سال‌های اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی در پردازش زبان طبیعی داشته‌اند. این مدل‌ها اکنون قادرند متونی تولید کنند که از نظر ساختار و معنا شبیه به نوشته‌های انسانی باشند. اما سؤال اساسی این است: آیا این مدل‌ها واقعاً زبان انسان را می‌فهمند یا صرفاً از آمار و الگوهای زبانی تقلید می‌کنند؟ این مقاله به بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در درک عمیق زبان انسانی می‌پردازد و نشان می‌دهد چرا این فناوری‌ها با وجود توانایی ظاهری، همچنان با درک واقعی فاصله دارند.

1. تفاوت میان پردازش آماری و درک مفهومی

مدل‌های زبانی بر پایه یادگیری آماری ساخته شده‌اند. آنها با مشاهده حجم عظیمی از متن‌ها، توزیع احتمالاتی کلمات را یاد می‌گیرند. این یعنی اگر از آن‌ها بخواهید جمله‌ای بنویسند، بر اساس الگوهای رایج در داده‌ها، ادامه جمله را تولید می‌کنند.
اما درک واقعی زبان، فقط شبیه‌سازی آماری نیست. انسان هنگام درک جمله‌ای، آن را به دانش قبلی، منطق، تجربه زیسته و زمینه ذهنی ربط می‌دهد. در حالی که مدل‌های زبانی از زمینه‌ای به معنای واقعی بی‌بهره‌اند.

2. ناتوانی در استنتاج سطح بالا

یکی از ابعاد درک عمیق، توانایی استنتاج منطقی و زمینه‌ای است. به مثال زیر توجه کنید:
«علی از سر کار به خانه آمد. چراغ‌ها خاموش بودند. او در تاریکی نشست.»
یک انسان به سادگی می‌فهمد که "احتمالاً کسی در خانه نیست" یا "علی شاید ناراحت است". اما بیشتر مدل‌های زبانی نمی‌توانند این‌گونه برداشت‌ها را به‌درستی استنتاج کنند. چون آن‌ها دانش زمینه‌ای و شهود انسانی ندارند.

3. عدم داشتن قصد و نیت (Intention)

مدل‌های زبانی فاقد آگاهی و نیت هستند. آن‌ها نمی‌دانند چرا جمله‌ای را می‌گویند یا هدفشان از گفتن آن چیست. به همین دلیل، گاهی پاسخ‌هایی می‌دهند که از نظر معنایی درست ولی از نظر موقعیتی بی‌ربط هستند.
این مسئله در گفت‌وگوهای حساس، مانند روانشناسی یا پزشکی، می‌تواند خطرناک باشد. چون انسان انتظار دارد طرف مقابل نیت و فهم واقعی داشته باشد.

4. درک سطحی از استعاره و طنز

زبان انسان پر از استعاره، ایهام، کنایه، طنز، و بازی با کلمات است. مدل‌های زبانی می‌توانند برخی از این موارد را تقلید کنند، اما اغلب در درک معنای پنهان یا طنز موقعیتی ناتوان‌اند.
مثلاً جمله:
«اونقدر باهوشه که وقتی برق میره، می‌تونه با نور عقلش راهو پیدا کنه.»
مدلی مانند GPT ممکن است بفهمد این یک تعریف اغراق‌آمیز است، ولی در بیشتر مواقع، ممکن است پاسخ‌هایی مبهم یا حتی اشتباه بدهد، چون «فهم» در این مدل صرفاً بازتولید آماری است.

5. ناتوانی در دانش جهان واقعی (Real-World Knowledge)

مدل‌های زبانی، حتی آن‌هایی که روی داده‌های عظیم آموزش دیده‌اند، درکی واقعی از جهان ندارند. آن‌ها «نمی‌دانند» که آب خیس است، یا خورشید طلوع می‌کند. بلکه فقط می‌دانند که "کلمه آب معمولاً با خیس بودن" در متون همراه بوده است.
این تفاوت بین دانستن آماری و درک تجربی باعث می‌شود خروجی آن‌ها در برخی زمینه‌ها مصنوعی یا سطحی به نظر برسد.

6. دشواری در حفظ انسجام بلندمدت

مدل‌های زبانی در متون طولانی دچار مشکل در انسجام منطقی می‌شوند. مثلاً ممکن است شخصیت داستان را در ابتدا دکتر معرفی کنند و در ادامه او را دانشجو خطاب کنند. یا گاهی مواضع متضادی را در یک مقاله بیان کنند.
این نشان می‌دهد که آن‌ها درک ساختار کلی ندارند و صرفاً در سطح جمله یا پاراگراف کار می‌کنند.

7. فقدان حافظه پایدار و پیوسته

مدل‌های زبانی مانند GPT در حالت پیش‌فرض حافظه پایدار ندارند. یعنی اگر به آن‌ها در یک گفت‌وگو چیزی یاد دهید، در گفت‌وگوی بعدی فراموش می‌کنند. هرچند برخی نسخه‌ها (مثل GPT با حافظه فعال) تلاش کرده‌اند این محدودیت را کاهش دهند، اما هنوز با حافظه انسانی فاصله زیادی دارند.

8. چالش در درک زمینه فرهنگی و اجتماعی

زبان انسان با زمینه فرهنگی، تاریخی و اجتماعی گره خورده است. برای درک جملاتی مانند:
«اون مثل رستم با دشمن جنگید.»
مدل باید شناختی از شاهنامه و اسطوره‌های ایرانی داشته باشد، نه فقط از کلمات. در حالی که بیشتر مدل‌ها، زمینه فرهنگی را به‌درستی نمی‌فهمند و نمی‌توانند به آن پاسخ مناسب دهند.

9. محدودیت در یادگیری مفاهیم انتزاعی

مفاهیم انتزاعی مانند عدالت، آزادی، عشق، اخلاق، نیازمند درکی فراتر از متن هستند. انسان‌ها این مفاهیم را با تجربه، تفکر، تربیت و مشاهده می‌آموزند. اما مدل‌های زبانی فقط می‌توانند آن‌ها را بر اساس دفعات تکرار و هم‌نشینی در متن تحلیل کنند.
بنابراین، وقتی از یک مدل در مورد "معنای عدالت" بپرسید، ممکن است پاسخ‌های زیبا بدهد، ولی این پاسخ‌ها فهم یا موضع فکری نیستند، بلکه بازتاب الگوهای رایج در داده هستند.

10. ناتوانی در همدلی و احساسات واقعی

مدل‌های زبانی می‌توانند جملاتی همدلانه بنویسند، مثلاً بگویند:
«متأسفم که ناراحتی، این دوران سختیه.»
اما این همدلی واقعی نیست. چون مدل احساس ندارد. این جملات فقط پاسخی آماری به یک ورودی احساسی هستند. در حالی که همدلی انسانی از تجربه و احساس درونی می‌آید.

11. پاسخ‌های نادرست با اطمینان بالا (Hallucination)

یکی از مشکلات اصلی مدل‌های زبانی، تولید اطلاعات نادرست با اطمینان بالا است. آن‌ها ممکن است تاریخ، آمار یا نام افراد را اشتباه بگویند و با لحنی کاملاً مطمئن آن را بیان کنند. این خطاها، نتیجه‌ی نداشتن درک عمیق و اتکا به الگوهای متنی هستند.

12. وابستگی به داده‌های آموزشی و تعصب‌های پنهان

مدل‌های زبانی آن‌چه را می‌دانند از داده‌های آموزشی خود یاد گرفته‌اند. اگر این داده‌ها شامل تعصب، کلیشه، یا اطلاعات نادرست باشد، مدل نیز آن‌ها را بازتولید می‌کند. این باعث می‌شود در موضوعات حساس مانند نژاد، جنسیت یا سیاست، پاسخ‌هایی جانب‌دارانه بدهند.

جمع‌بندی

مدل‌های زبانی در تولید متن شبیه‌ساز انسانی فوق‌العاده‌اند، اما با وجود ظاهری هوشمند، فاقد درک عمیق از زبان انسان هستند. آن‌ها نمی‌فهمند، احساس ندارند، نیت ندارند، تجربه نمی‌کنند و تنها آینه‌ای از داده‌های زبانی هستند که دیده‌اند. اگرچه فناوری در حال پیشرفت است، اما مسیر رسیدن به درک انسانی واقعی، نیازمند عبور از محدودیت‌های بنیادین این مدل‌هاست.

نتیجه‌گیری

با همه توانمندی‌ها و جذابیت‌هایی که مدل‌های زبانی مانند GPT و Gemini دارند، همچنان نمی‌توان آن‌ها را جایگزین درک انسانی دانست. برای استفاده هوشمندانه از این مدل‌ها باید از محدودیت‌هایشان آگاه بود و در حوزه‌هایی که به درک، احساس، نیت، و استدلال واقعی نیاز است، از انسان بهره گرفت. آینده شاید مدل‌هایی را به همراه بیاورد که به آگاهی نزدیک‌تر شوند، اما فعلاً، زبان انسان چیزی فراتر از صرف آمار و الگوریتم باقی مانده است.