ابعاد درک فضایی: پتانسیل هوش مصنوعی

ما در یک فضای سه‌بعدی زندگی می‌کنیم.

در این فضا، ما با تکیه بر اطلاعات بصری که تنها یک تصویر دوبعدی است، فضای سه‌بعدی را درک می‌کنیم.

این بدان معناست که ذهن ما تصویری از فضای سه‌بعدی را در خود دارد و ما اطلاعات بصری دوبعدی را به صورت معکوس بر روی این تصویر سه‌بعدی نگاشت می‌کنیم.

من پیش‌بینی می‌کنم که با به کارگیری این اصل، انسان‌ها به طور بالقوه می‌توانند فضای چهاربعدی را درک کنند. اگرچه ما نمی‌توانیم فضای چهاربعدی یا اشیاء چهاربعدی را در فضای فیزیکی واقعی ایجاد کنیم،

اما شبیه‌سازی فضای چهاربعدی و اشیاء آن با استفاده از کامپیوتر امکان‌پذیر است. با نگاشت این فضای چهاربعدی شبیه‌سازی‌شده بر روی یک صفحه دوبعدی، انسان‌ها می‌توانند اطلاعات را به صورت بصری درک کنند.

سپس، اگر انسان‌ها رفتارها و چشم‌اندازهای چنین فضا و اشیاء چهاربعدی را بیاموزند، در نهایت قادر خواهند بود فضای چهاربعدی را در ذهن خود ایجاد کنند.

با این حال، این تنها یک احتمال است و چنین آموزشی احتمالاً به زمان قابل توجهی نیاز خواهد داشت.

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 هوش مصنوعی

از سوی دیگر، همین امر با هوش مصنوعی نیز قابل دستیابی است. علاوه بر این، هوش مصنوعی ممکن است بتواند از این توانایی درک فضایی چهاربعدی بهره‌برداری کند.

به عنوان مثال، با درک فضایی چهاربعدی، هوش مصنوعی می‌تواند نمودارهای چهاربعدی را ترسیم و درک کند.

انسان‌ها تنها می‌توانند اطلاعات بصری را در یک صفحه دوبعدی در یک نگاه درک کنند. بنابراین، حتی اگر یک نمودار سه‌بعدی ترسیم و از طریق نگاشت معکوس درک شود، باز هم بخش‌های پنهانی وجود خواهد داشت که از دید پنهان می‌مانند.

در حالی که بخش قابل توجهی از یک نمودار سه‌بعدی نامرئی می‌شود، یک نمودار چهاربعدی داده‌های بیشتری را پنهان می‌کند.

اگرچه چرخاندن نمودار می‌تواند بخش‌های پنهان را آشکار کند، اما این امر از هدف درک شهودی داده‌ها در یک نگاه فاصله می‌گیرد.

برعکس، هوش مصنوعی نیازی به محدود شدن توسط اطلاعات بصری صفحه‌ای دوبعدی ندارد. ممکن است به طور مجازی به هوش مصنوعی بینایی فضایی سه‌بعدی یا چهاربعدی اعطا کرده و آن را آموزش داد.

این امر به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا نمودارهای سه‌بعدی و چهاربعدی را به صورت بومی‌بعدی و پانورامیک، بدون پنهان شدن داده‌ها یا نیاز به چرخش، درک کند.

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

درک نمودارهای چندبعدی

توانایی درک نمودارها به صورت پانورامیک، امکان تحلیل روند در ابعاد مختلف را فراهم می‌کند. مقایسه‌های اندازه و درک نسبت‌ها نیز می‌توانند به صورت شهودی انجام شوند.

همچنین، این توانایی امکان تحلیل الگوهای داده، مانند داده‌های مشابه یا متناظر را فراهم می‌آورد. علاوه بر این، می‌تواند به کشف نظم‌ها و قوانین کمک کند.

این فراتر از صرفاً تطبیق الگوی داده‌های چندبعدی است که هوش مصنوعی موجود در آن تبحر دارد و درک عمیق‌تری از داده‌ها را ممکن می‌سازد.

به عنوان مثال، حتی اگر الگوهای یکسان در ترکیباتی از ابعاد کاملاً متفاوت وجود داشته باشند، تطبیق الگوی چندبعدی ساده به احتمال زیاد در یافتن آن‌ها مشکل خواهد داشت.

با این حال، با بینایی چندبعدی، اگر اشکال مشابه باشند، حتی در ترکیبات ابعادی مختلف، باید بلافاصله قابل تشخیص باشند.

علاوه بر این، فراتر از صرفاً استفاده از محورهای ابعادی همراه داده‌های ورودی، همچنین می‌توان ساختارهای ابعادی را کشف کرد که درک داده‌ها را آسان‌تر می‌کنند، این کار با گسترش یا انقباض محورهای خاص، تبدیل لگاریتمی آن‌ها، یا نگاشت چندین محور به همان تعداد محورهای مختلف بدون کاهش بعدیت آن‌ها صورت می‌گیرد.

بنابراین، با آموزش قابلیت بینایی چندبعدی، می‌توان ساختارهای داده را به صورت پانورامیک درک کرد—کاری که هم برای انسان‌ها و هم برای هوش مصنوعی متداول دشوار است—و پتانسیل کشف بینش‌ها و قوانین جدید از آن‌ها را باز کرد.

شتاب‌بخشیدن به نوآوری پارادایمی

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

به عنوان مثال، نظریه خورشیدمرکزی برای تطبیق داده‌های مشاهدات نجومی با فرمول‌های ریاضی قابل فهم ابداع شد. درک زمین‌مرکزی، که فرض می‌کرد خورشید به دور زمین می‌چرخد، نمی‌توانست داده‌های مشاهداتی را به فرمول‌های قابل فهم نگاشت کند، و این امر منجر به ابداع خورشیدمرکزی شد.

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

به همین ترتیب، اختراعات علمی مانند نظریه نسبیت و مکانیک کوانتومی ممکن بود خیلی زودتر محقق شوند اگر داده‌های چندبعدی می‌توانستند به صورت پانورامیک در ابعاد بومی خود درک شوند.

این بدان معناست که نوآوری پارادایمی، که منجر به کشف نظریه‌ها و قوانینی می‌شود که هنوز برای بشریت ناشناخته‌اند، می‌تواند توسط هوش مصنوعی بومی‌بعدی شتاب گیرد.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی که برای درک بومی فضای چندبعدی آموزش دیده و از قابلیت‌های شناختی فضایی چندبعدی خود—که فراتر از تقلید انسانی است—بهره می‌گیرد، ممکن است به سرعت دامنه پارادایم‌ها را در علم و دانشگاه گسترش دهد.

پارادایم‌ها تمایل به تکثیر دارند تا صرفاً جابجایی. حتی اگر پارادایم‌های جدیدی ابداع شوند، ما لزوماً ملزم به همگام شدن با آن‌ها نیستیم.

البته، هوش مصنوعی احتمالاً پارادایم‌های کشف‌شده در ابعاد پیچیده را با نگاشت آن‌ها به ابعاد پایین‌تر، به گونه‌ای توضیح خواهد داد که برای ما قابل فهم باشد.

با این وجود، پارادایم‌های با ابعاد بیش از حد بالا ممکن است فراتر از درک انسانی باقی بمانند. علاوه بر این، درک تمامی پارادایم‌های به شدت گسترش‌یافته نیز احتمالاً غیرممکن خواهد بود.

در چنین سناریویی، ممکن است خود را در محاصره محصولات و سیستم‌هایی بیابیم که به طور مؤثر کار می‌کنند، حتی اگر اصول اساسی 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 امروزی نداشته باشد.