مون کي ياد آهي ته 2021 سال اڳ تائين، پروفيسر زو زيهوا چيو هو ته سنجيده عالمن کي اي جي آئي جو تمام گهڻو مطالعو نه ڪرڻ گهرجي، پر هاڻي، روايتي شمارياتي مشين جي تعليم جي ميدان ۾ دنيا جو اعلي عالم وڏن نمونن تي وڌيڪ ڌيان ڏيندو نظر اچي ٿو.

هڪ شمارياتي ميجر جي حيثيت سان، آئون اڃا تائين حيرت کي وساري نٿو سگهان جڏهن مون کي پهريون ڀيرو ڊگهي تعليم جي ڪاري خاني جي خاصيتن جي باري ۾ سکيو. آئون پنهنجي ساٿين کان پڇندو رهيس ته جي سي اين نيٽورڪ جي بنيادي منطق ڇا هئي، ۽ هر پيراميٽر کي ڪيئن بيان ڪرڻ گهرجي. مون ڪيترن ئي ماڻهن کي بعد ۾ ساڳين شڪ جو جواب ڏنو آهي، انهن مان ڪجهه سمجهي ويا ، ۽ ڪن سوچيو ته آئون انهن سان ڪوڙ ڳالهائي رهيو آهيان.

اعداد و شمار ۾ هڪ وڏو انسان جي حيثيت سان، پروفيسر زو سونگچون جي ڊگهي تعليم جي باري ۾ شڪ کي ڪجهه حد تائين پروفيسر ليبل جي طور تي به بيان ڪري سگهجي ٿو. شروعاتي سالن ۾ ڊگهي تعليم ۾ مشغول ماڻهن جي ٽولي کي حقيقت ۾ بدعتي سمجهيو ويندو هو ، ۽ هنٽن ۽ ليڪن هن رستي تي ثابت قدم رهڻ جي قابل هئا ، ۽ انهن ۾ ڪجهه ايمان ۽ جرئت هئي ته هو حق کي ڇڏي ڏيڻ کان سواءِ تحقيق کي منهن ڏئي سگهن.

但是說到底，統計機器學習和深度學習並非非黑即白的對錯之爭，反而更像三十年河東三十河西的事物周期變化。貝葉斯學派被頻率學派當作異端了那麼多年，最終隨著計算機技術的發展，模擬採樣能力的提升揚眉吐氣了一把，可是這也不耽誤到現在為止，貝葉斯統計在玄學以外好像也沒有太大的實際落地應用。

ڊگهي تعليم اڃا تائين بائيسين جي اعدادوشمار کان گهڻو بهتر آهي، گهٽ ۾ گهٽ سي وي ۽ اين ايل پي جي ميدان ۾، ڪيتريون ئي حقيقي ايپليڪيشنون آهن، ڊي آر ايل جي مجبور گو جي لهر جو ذڪر نه ڪرڻ لاء ڪجهه به ڪرڻ لاء. انهن سالن ۾، مٿين اجلاس ۾ مضبوطي سکڻ جي ڪاغذن جو تناسب اڄ جي وڏن ماڊل جي ڀيٽ ۾ گهڻو گهٽ نه هو. پر اڃا تائين، ڊيوڊ سلور جي ڊي ايل + آر ايل = اي جي آئي کي سچ نه ٿو لڳي، ٻي صورت ۾ اهو اندازو لڳايو ويو آهي ته هو هن سال ٽورنگ ايوارڊ پڻ حاصل ڪري سگهي ٿو.

تنهن ڪري، منهنجو خيال آهي ته اهو فرض ڪرڻ بدران ته وڏو ماڊل اي آئي جي هن لهر جو جواب هجڻ گهرجي، اهو دعا ڪرڻ بهتر آهي ته وڏو ماڊل ٽئين AI سياري جي نشاني نه آهي. ڊگهي تعليم ۽ محققن جيڪي ان وقت پاگل جي اکين تي اٽڪي ويا آهن انهن هڪ جوابي حملي جي ڪهاڻي جو اسٽيج ڪيو آهي جيڪو ڪيترن ئي سالن جي سخت محنت جي ذريعي لکي سگهجي ٿو. ان وقت، محققن جيڪي ڊگهي تعليم جي ميدان ۾ اٽڪي ويا هوندا، سوچيو هوندو ته اڄ جو گهڻو ايترو گهڻو هوندو.

پر اهو چوڻ ڏکيو آهي ته ڇا هي ڪهاڻي جو آخري آخر آهي.

ڪارو خانو نيٽ ورڪ پيماني جي مسلسل واڌاري سان وڌيڪ شفاف نه ٿيو آهي، پر نيٽ ورڪ پيماني جي واڌاري سان، ڪيترائي ماڻهو نيورل نيٽ ورڪ جي مشڪل تشريح سان وڌيڪ آرام سان آهن، آخرڪار، جڏهن ڪجهه پيراميٽر آهن، اهو ضروري آهي ته تشريح ڪئي وڃي، ۽ جڏهن ڪيترائي پيراميٽر آهن، اهو ضروري آهي ته تشريح ڪئي وڃي. وڏن ماڊلن جي مايوسي هميشه ماڻهن کي محسوس ڪندي نظر اچي ٿي ته اهي حقيقت ۾ غلطيون پيدا ڪرڻ لاء هڪ عذر آهن پر ڇو نه ڄاڻندا آهن، ۽ اهو نتيجو ڪڍڻ ممڪن نه آهي ته ڇا وڏن ماڊلن جي ڀرم واري طريقيڪار کي انساني غلطين سان مقابلو ڪري سگهجي ٿو. ڪيئن هڪ ڪاروبار ماڊل ڳولڻ لاء جيڪو ڪافي پيماني ۽ فائدي کي پيدا ڪري ٿو وقت لاء ڪجهه ماڻهن طرفان جواب ڏنو وڃي ٿو.

ڇا اسان کي آمريڪي اي آئي بيان جي ذريعي گمراهه ڪيو ويو آهي، هن وقت جواب ڏيڻ ڏکيو آهي. پر اهو لڳي ٿو ته هن مرحلي تي، صرف اي آئي باقي آهي جتي سرمائي قيمت جي باوجود وڏي مقدار ۾ پئسا لڳائڻ لاء تيار آهي، ۽ صرف اي آئي ڊگهي تعليم، ٽرانسفارمر ۽ وڏن ماڊل سان ليبل آهي. ڪيترن ئي معاملن ۾، بيان اندروني لاء نه آهي، پر عوام لاء، پي پي ٽي جو هڪ صفحو، اهو ثابت ڪرڻ لاء نه آهي ته مواد صحيح آهي يا نه، پر ماڻهن کي ان لاء ادا ڪرڻ لاء تيار ڪرڻ لاء. پوء ڪڏهن ۽ ڪهڙي صورت ۾ شمارياتي مشين جي تعليم جو ايندڙ ماس بيان اڀرندو؟