ابعاد ادراک فضایی: پتانسیل هوش مصنوعی

ما در یک فضای سه‌بعدی زندگی می‌کنیم.

درون این فضا، ما فضای سه‌بعدی را صرفاً بر اساس اطلاعات بصری، که فقط تصاویر دوبعدی هستند، درک می‌کنیم.

این بدان معناست که ما یک تصویر فضایی سه‌بعدی در ذهن خود داریم و اطلاعات بصری دوبعدی را به صورت معکوس بر روی این تصویر فضایی سه‌بعدی نگاشت می‌کنیم.

من پیش‌بینی می‌کنم که با اعمال این اصل، انسان‌ها قادر خواهند بود فضای چهاربعدی را درک کنند. اگرچه ما نمی‌توانیم فضای چهاربعدی یا اشیاء چهاربعدی را در فضای فیزیکی واقعی ایجاد کنیم،

اما امکان شبیه‌سازی فضای چهاربعدی و اشیاء چهاربعدی روی کامپیوتر وجود دارد. اگر ما یک نگاشت از چنین فضای چهاربعدی شبیه‌سازی‌شده به یک صفحه دوبعدی انجام دهیم، انسان‌ها می‌توانند اطلاعات را به صورت بصری درک کنند.

سپس، با یادگیری رفتارها و نماهای چنین فضای چهاربعدی و اشیاء چهاربعدی توسط انسان‌ها، آن‌ها در نهایت قادر خواهند بود یک فضای چهاربعدی در ذهن خود بسازند.

با این حال، این فقط یک احتمال است و انتظار می‌رود که آموزش آن به زمان قابل توجهی نیاز داشته باشد.

علاوه بر این، حتی اگر کسی توانایی درک فضای چهاربعدی را به دست آورد، تقریباً هیچ موقعیتی وجود نخواهد داشت که این توانایی در آن قابل استفاده باشد.

درک چهاربعدی توسط هوش مصنوعی

از سوی دیگر، همین امر را می‌توان با هوش مصنوعی نیز به دست آورد. علاوه بر این، هوش مصنوعی ممکن است بتواند از این توانایی درک فضایی چهاربعدی بهره‌برداری کند.

برای مثال، با درک فضایی چهاربعدی، می‌توان نمودارهای چهاربعدی را رسم و درک کرد.

انسان‌ها تنها می‌توانند اطلاعات بصری دوبعدی مسطح را به طور جامع درک کنند. بنابراین، حتی اگر یک نمودار سه‌بعدی رسم و از طریق نگاشت معکوس تشخیص داده شود، بخش‌هایی از آن پنهان خواهد ماند.

حتی با نمودارهای سه‌بعدی، بخش قابل توجهی نامرئی می‌شود و با نمودارهای چهاربعدی، داده‌های بیشتری نیز دیده نمی‌شوند.

در حالی که چرخاندن نمودار می‌تواند بخش‌های نامرئی را آشکار کند، این کار از هدف اصلی که قابل فهم ساختن جامع و شهودی داده‌ها در یک نگاه است، دور می‌شود.

برعکس، هوش مصنوعی نیازی به محدود شدن به اطلاعات بصری دوبعدی مسطح ندارد. می‌توان هوش مصنوعی را به صورت مجازی به بینایی فضایی سه‌بعدی یا چهاربعدی مجهز کرده و آن را آموزش داد.

با این کار، نمودارهای سه‌بعدی و چهاربعدی می‌توانند به طور جامع و بومی در ابعاد خود درک شوند، بدون اینکه داده‌ای پنهان بماند یا نیازی به چرخش باشد.

علاوه بر این، این موضوع تنها به چهار بعد محدود نمی‌شود؛ منطقاً، ابعاد را می‌توان به طور نامحدود به پنج، ده، بیست و فراتر از آن افزایش داد.

درک نمودارهای چندبعدی

توانایی درک جامع نمودارها، برای مثال، تحلیل روندها را در ابعاد مختلف ممکن می‌سازد. مقایسه اندازه‌ها و درک نسبت‌ها نیز می‌تواند به صورت شهودی انجام شود.

علاوه بر این، امکان تحلیل الگوهای داده‌ای مانند داده‌های مشابه یا هم‌خانواده را فراهم می‌کند. همچنین می‌تواند به کشف نظم‌ها و قوانین منجر شود.

این امر درکی عمیق‌تر از داده‌ها را فراتر از صرفاً تطبیق الگوی داده‌های چندبعدی، که هوش مصنوعی موجود در آن برتری دارد، میسر می‌سازد.

برای مثال، حتی اگر بخش‌هایی با الگوی یکسان در ترکیباتی کاملاً متفاوت از ابعاد وجود داشته باشند، یافتن آن‌ها از طریق تطبیق الگوی ساده چندبعدی دشوار خواهد بود.

اما اگر داده‌ها با دید چندبعدی مشاهده شوند، اشکال مشابه فوراً آشکار خواهند شد، حتی در ترکیب‌های ابعادی مختلف.

علاوه بر این، فراتر از صرفاً استفاده از محورهای ابعادی مرتبط با داده‌های ورودی، امکان بررسی ساختارهای ابعادی که درک داده‌ها را تسهیل می‌کنند، از طریق بزرگ‌نمایی یا کوچک‌نمایی محورهای خاص، لگاریتم‌گیری، یا نگاشت چندین محور به مجموعه‌ای متفاوت از محورهایی با همان تعداد بدون کاهش ابعاد، وجود دارد.

بنابراین، آموزش قابلیت‌های بینایی چندبعدی، امکان درک ساختارهای جامع داده را که برای انسان و هوش مصنوعی سنتی دشوار بود، فراهم می‌آورد و به طور بالقوه می‌تواند به کشف بینش‌ها و قوانین جدید منجر شود.

تسریع نوآوری پارادایم

توانایی درک داده‌های با ابعاد بالا به صورت بومی و بدون نگاشت آن‌ها به ابعاد پایین‌تر، پتانسیل قابل توجهی را نشان می‌دهد.

برای مثال، نظریه خورشیدمرکزی برای تطبیق داده‌های مشاهدات نجومی با فرمول‌های ریاضی قابل فهم اختراع شد. نظریه زمین‌مرکزی که معتقد بود خورشید به دور زمین می‌چرخد، نمی‌توانست داده‌های مشاهداتی را به فرمول‌های قابل فهم نگاشت کند و همین امر منجر به اختراع نظریه خورشیدمرکزی شد.

با این حال، اگر داده‌های مشاهدات نجومی را می‌توانستیم به صورت بومی و بدون کاهش ابعادشان درک کنیم، ممکن بود قوانین مشابه خورشیدمرکزی خیلی زودتر کشف شوند.

به همین ترتیب، اختراعات علمی مانند نظریه نسبیت و مکانیک کوانتومی ممکن بود به سرعت محقق شوند اگر داده‌های چندبعدی را می‌شد به طور جامع در ابعاد اصلی خود درک کرد.

این بدان معناست که هوش مصنوعی بومی چندبعدی می‌تواند نوآوری‌های پارادایمی را تسریع بخشد و منجر به کشف نظریه‌ها و قوانین مختلفی شود که هنوز برای بشریت ناشناخته‌اند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی که برای بومی‌سازی در چنین فضاهای چندبعدی آموزش دیده است، ممکن است از توانایی‌های ادراک فضایی چندبعدی خود که انسان‌ها نمی‌توانند آن را تکرار کنند، برای گسترش سریع دامنه پارادایم‌های علمی و آکادمیک بهره ببرد.

پارادایم‌ها تمایل به تکثیر دارند تا صرفاً جابجایی. حتی اگر پارادایم‌های جدیدی اختراع شوند، لزوماً ملزم نیستیم که با همه آن‌ها همگام شویم.

البته، هوش مصنوعی احتمالاً پارادایم‌های پیچیده و با ابعاد بالا را با نگاشت آن‌ها به ابعاد پایین‌تر، به شیوه‌ای که برای ما به راحتی قابل درک باشد، توضیح خواهد داد.

با این وجود، ممکن است انسان‌ها قادر به درک کامل پارادایم‌های بیش از حد با ابعاد بالا نباشند. همچنین، ما قادر نخواهیم بود تمام پارادایم‌های گسترده را درک کنیم.

در چنین سناریویی، ممکن است خود را در محاصره محصولات و سیستم‌هایی بیابیم که به خوبی کار می‌کنند، حتی اگر اصول زیربنایی آن‌ها را به طور کامل درک نکنیم.

به عنوان یک مهندس، ترجیح می‌دهم چنین وضعیتی را تصور نکنم، اما برای بسیاری از مردم، ممکن است تفاوت چندانی با وضعیت کنونی نداشته باشد.