چگونه از هوش مصنوعی سوال های درست بپرسیم

چگونه از هوش مصنوعی سوال های درست بپرسیم

دانستن چگونگی پرسیدن سوالات درست برای استفاده بهینه از ابزارهای هوش مصنوعی بسیار مهم است. یادگیری چگونگی برقراری ارتباط موثر با هوش مصنوعی می‌تواند با کسب اطلاعات و بینش‌های کارآمدتر، تجربه یادگیری شما را به میزان قابل توجهی افزایش دهد.

در عصری که هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در زندگی روزمره ما رواج پیدا می‌کند، یک مهارت حیاتی اغلب نادیده گرفته می‌شود: هنر پرسیدن سوال.

رابطه بین پرسش و پاسخ

ضرب‌المثل قدیمی محاسبات «ورودی زباله، خروجی زباله» هیچ‌وقت به اندازه عصر هوش مصنوعی مطرح نبوده است. وقتی سوالات ضعیفی را از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌پرسیم، ناگزیر پاسخ‌های ضعیفی دریافت می‌کنیم. برعکس، سوالات خوب طراحی‌شده می‌توانند پتانسیل کامل این ابزارهای قدرتمند را آزاد کنند و به بینش‌ها و راه‌حل‌هایی منجر شوند که در غیر این صورت ممکن بود کشف نکنیم.

این را در نظر بگیرید: هر زمانی که با پرسیدن عجولانه یک سوال صرفه‌جویی می‌شود، اغلب هنگام مواجهه با پاسخ‌های ناکافی یا نامربوط بارها از دست می‌رود. کلید به حداکثر رساندن مزایای هوش مصنوعی نه تنها در پیچیدگی الگوریتم‌ها، بلکه در توانایی ما در تعامل مؤثر با آنها از طریق پرسش‌های متفکرانه نهفته است.

یکی از تکنیک های موثر برای تولید محتوا و دادن دستورالعمل و اصلاح پاسخ ها، تکنیک الهام بخشی است.

الهام‌بخشی چیست؟

برای کار با ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند Open AI ChatGPT، Google Gemini و دیگران، باید هنر الهام‌بخشی را بیاموزید. الهام‌بخشی یک هنر و یک علم است. یادگیری نحوه ایجاد الهام‌بخشی‌های موثر، مهارتی است که می‌تواند نتیجه  را سریع‌تر و مؤثرتر آشکار کند.

یک الهام‌بخشی خوب ساختار یافته معمولاً شامل چهار مؤلفه است:

نقش: می‌خواهید مانند چه کسی عمل کند.

زمینه: هر چه جزئیات بیشتر، بهتر.

وظیفه: آنچه از آن می‌خواهید.

 قالب: نحوه‌ای که می‌خواهید پاسخ را دریافت کنید.

فرمول اولیه‌ی پرسش این است: یک (نقش) را اعلام کنید. (زمینه) را ارائه دهید. یک (وظیفه) ایجاد کنید و (قالب) را مشخص کنید.

به عنوان مثال، می‌توانید بگویید: «شما دانشجوی دانشگاه هستید که در رشته‌ی ادبیات فارسی تحصیل می‌کنید. لطفاً یک راهنمای مطالعه‌ی ۲۰ سؤالی برای آزمون تاریخ ادبیات ایجاد کنید.»

با استفاده از این فرمول اولیه‌ی پرسش، هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ‌های مرتبط ‌تر و مفیدتری ایجاد کند.

دستورالعمل‌هایی برای ایجاد پرسش‌های خوب

هنگام تعامل با هوش مصنوعی، مهم است که دستورالعمل‌های زیر را برای ایجاد پرسش‌های خوب در نظر داشته باشید:

-از املا و دستور زبان صحیح استفاده کنید.

-از پرسیدن سوالات مبهم خودداری کنید. در مورد درخواست خود واضح، خاص و با جزئیات صحبت کنید.

-زمینه را برای محدود کردن تمرکز پاسخ فراهم کنید.

-درخواست‌های پیچیده را به چندین پرسش کوتاه‌تر تقسیم کنید.

- برای تنظیم دقیق نتایج، بازخورد ارائه دهید.

برای مثال، به جای پرسیدن «درباره ریاست جمهوری برایم بگو»، مشخص کنید «اختیارات و وظایف اصلی رئیس جمهور طبق قانون اساسی چیست؟»

- سوالات باز در مقابل سوالات محدود موجب ایجاد تعادل بین خلاقیت و دقت می شود.

یکی از ملاحظات مهم هنگام تدوین سوالات برای سیستم‌های هوش مصنوعی، تعادل بین سوالات باز و سوالات محدودتر است. این تعادل می‌تواند به طور قابل توجهی بر احتمال توهمات هوش مصنوعی تأثیر بگذارد . سوالات باز می‌توانند پاسخ‌های جامع‌تر و خلاقانه‌تری را ایجاد کنند، در حالی که سوالات بسته برای به دست آوردن اطلاعات خاص یا تأیید حقایق مفید هستند.

نکته کلیدی، استفاده ترکیبی از هر دو نوع است، بسته به نیازهای اطلاعاتی شما و پیچیدگی موضوع مورد بحث.

- وضوح و دقت

یکی از جنبه‌های اساسی یک سوال خوب، وضوح است. سیستم‌های هوش مصنوعی، با وجود پیچیدگی‌شان، نمی‌توانند بین خطوط را بخوانند یا مقاصد ناگفته را استنباط کنند. بنابراین، ضروری است که در سوالات خود تا حد امکان واضح و مشخص باشید.

به جای پرسیدن «چگونه کد خود را بهینه کنم؟»، یک سوال مؤثرتر این خواهد بود: «چه راهکارهایی برای بهینه‌سازی عملکرد یک کامپوننت React که لیست بزرگی از موارد را رندر می‌کند، وجود دارد؟» این سطح از دقت به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا پاسخی هدفمندتر و مفیدتر ارائه دهد.

- اطلاعات زمینه‌ای و پیش‌زمینه

ارائه زمینه مرتبط می‌تواند کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. با ارائه اطلاعات پیش‌زمینه، شما هوش مصنوعی را با چارچوب لازم برای تدوین پاسخی دقیق‌تر و مرتبط ‌تر آماده می‌کنید.

مواردی که هوش مصنوعی اطلاعات قابل قبول اما نادرست یا بی‌معنی تولید می‌کند.

همچنین ضروری است که محدودیت‌های هوش مصنوعی را تشخیص دهید. اگرچه این ابزارها می‌توانند اطلاعات ارزشمندی ارائه دهند، اما می‌توانند اشتباه کنند و اطلاعات خارج از متن ارائه دهند. حتماً از هوش مصنوعی بخواهید که در خروجی خود به منابع استناد کند. مشابه نحوه ارزیابی تحقیقات و منابع آنلاین، همیشه خروجی را به طور انتقادی ارزیابی کنید، اطلاعات مهم را از نظر صحت بررسی کنید و آماده باشید تا برای روشن شدن موضوع، سوالات تکمیلی بپرسید.

هنر طرح سوال، کلید آزادسازی پتانسیل کامل LLMها است (مدل زبانی بزرگ با نام اختصاری LLM  ، سامانه‌های هوش مصنوعی هستند که برای درک، تولید و پاسخگویی به زبان انسان طراحی شده‌اند. آنها «بزرگ» نامیده می‌شوند زیرا حاوی میلیاردها پارامتر هستند که به آنها امکان می‌دهد الگوهای پیچیده در داده‌های زبان را پردازش کنند).

محققان LLM خودآگاهی لازم برای دانستن آنچه نمی‌دانند را ندارند. این بدان معناست که اگرچه سوالات کاملاً باز می‌توانند منجر به پاسخ‌های خلاقانه‌تر و متنوع‌تری شوند، اما خطر بازگشت اطلاعات LLM را که در مجموعه آموزشی آنها گنجانده نشده است، نیز افزایش می‌دهند. معرفی محدودیت‌ها یا "حفاظت‌ها" در سوالات (یا از طریق مهندسی سریع) می‌تواند این خطرات را کاهش دهد. به عنوان مثال، با تنظیم سوالات با پارامترهای واضح، مانند درخواست صریح استناد یا محدود کردن دامنه پاسخ، کاربران می‌توانند احتمال اطلاعات نادرست تولید شده توسط هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی کاهش دهند.

با این حال، ایجاد تعادل بسیار مهم است. سوالات بیش از حد محدود، توانایی هوش مصنوعی را در ارائه بینش‌ها یا راه‌حل‌های جدید محدود می‌کند. هنر در طراحی سوالاتی است که به اندازه کافی خاص باشند تا هوش مصنوعی را به سمت اطلاعات دقیق هدایت کنند، اما در عین حال به اندازه کافی باز باشند تا امکان پاسخ‌های خلاقانه و جامع را فراهم کنند.

- در نهایت به اهمیت سوالات تکمیلی می پردازیم

در حالی که طراحی یک سوال اولیه بسیار مهم است، هنر پرسیدن سوال به اینجا ختم نمی‌شود. سوالات تکمیلی در استخراج حداکثر ارزش از تعاملات هوش مصنوعی، به ویژه در زمینه‌های پیچیده‌ای مانند علوم کامپیوتر و توسعه نرم‌افزار، حیاتی هستند. آنها به موارد زیر کمک می‌کنند:

1. اصلاح و شفاف‌سازی پاسخ‌ها: پاسخ‌های کلی را به کاربردهای خاص محدود کنید.

۲. درک عمیق‌تر: جنبه‌های مختلف یک موضوع یا پیامدهای راه‌حل را بررسی کنید.

۳. به چالش کشیدن فرضیات: نکات ظریف مهم در هوش مصنوعی یا فرضیات خود را کشف کنید.

۴. حل مسئله تکراری را فعال کنید: رویکرد خود را به صورت تدریجی اصلاح کنید.

در توسعه نرم‌افزار و علوم کامپیوتر، مسائل اغلب از طریق یک فرآیند تکراری حل می‌شوند. سوالات تکمیلی می‌توانند این رویکرد را منعکس کنند.

با تسلط بر سوالات تکمیلی، می‌توانید تعاملات هوش مصنوعی را به گفتگوهای سازنده تبدیل کنید که منجر به بینش‌های عمیق‌تر و حل مسئله مؤثرتر می‌شود.

ترجمه و گردآوری: سهیلا کلامی

منبع:

https://apostrophecms.com/