Att bygga AI som förstår sammanhang: Utmaningar och genombrott

När jag började arbeta med AI-system för ett decennium sedan var deras oförmåga att förstå sammanhang smärtsamt uppenbar. Man kunde ställa en till synes enkel fråga, bara för att få ett svar som helt missade målet eftersom systemet inte förstod de kontextuella nyanser som människor intuitivt förstår.
Kontextförståelse representerar en av de största utmaningarna inom utvecklingen av artificiell intelligens. Till skillnad från människor, som enkelt tolkar mening baserat på situationsmedvetenhet, kulturell kunskap och samtalshistorik, har traditionella AI-system främst arbetat med mönsterigenkänning och statistisk analys utan att verkligen "förstå" det bredare sammanhanget.
Denna kontextuella lucka manifesterar sig på många sätt: en AI kan misslyckas med att känna igen sarkasm, missa betydelsen av kulturella referenser eller glömma tidigare delar av en konversation som ger avgörande sammanhang för att tolka ny information. Det är som att prata med någon med ett utmärkt ordförråd men ingen social medvetenhet eller minne av vad du sa för fem minuter sedan.

Kontext är inte ett enskilt begrepp utan snarare ett flerdimensionellt ramverk som omfattar olika element:

Språklig kontext inkluderar orden, meningarna och stycken som omger ett visst påstående. När någon säger "Jag står inte ut" förändras betydelsen dramatiskt om föregående mening är "Den här stolen är vinglig" kontra "Den här musiken är vacker".

Situationskontext innebär att förstå miljön, tidpunkten och omständigheterna under vilka kommunikation sker. En begäran om "vägbeskrivningar" betyder något annat när man står vilse på ett gathörn kontra att sitta i en konferens om ledarskap.
Kulturell kontext bäddar in delad kunskap, referenser och normer som formar kommunikationen. När någon nämner "att dra en Hamlet" refererar de till obeslutsamhet – men en AI utan kulturell kontext kan börja recitera Shakespeare.
Interpersonell kontext inkluderar relationsdynamik, delad historia och känslomässiga tillstånd som färgar interaktioner. Vänner förstår varandras interna skämt och kan upptäcka subtila förändringar i tonläge som signalerar känslor.
För att AI-system verkligen ska förstå sammanhang på samma sätt som människor gör, måste de förstå alla dessa dimensioner samtidigt – en monumental utmaning som har upptagit forskare i årtionden.

Tidiga försök att bygga kontextmedveten AI förlitade sig starkt på regelbaserade system och manuellt kodad kunskap. Utvecklare programmerade mödosamt tusentals om-då-regler för att hantera specifika sammanhang. Till exempel: "Om användaren nämner 'att känna sig nere' och tidigare har pratat om en jobbintervju, referera då till intervjun när de svarar." Denna metod blev snabbt ohållbar. Antalet potentiella sammanhang är i princip oändligt, och det är omöjligt att manuellt programmera svar för varje scenario. Dessa system var sköra, oförmögna att generalisera till nya situationer och gick ofta sönder när de stötte på oväntade indata. Statistiska metoder som n-gram och grundläggande maskininlärning förbättrade saker och ting något genom att låta system känna igen mönster i språkanvändning. Dessa metoder kämpade dock fortfarande med långsiktiga beroenden – att koppla information som nämnts mycket tidigare i en konversation till aktuella uttalanden – och kunde inte införliva bredare världskunskap. Ännu mer sofistikerade neurala nätverksmetoder som tidiga återkommande neurala nätverk (RNN) och Long Short-Term Memory (LSTM) förbättrade kontextuell medvetenhet men led fortfarande av "kontextminnesförlust" när samtal blev långa eller komplexa.

Genombrottet kom 2017 med introduktionen av Transformer-arkitekturen, som fundamentalt förändrade hur AI-system bearbetar sekventiell information. Till skillnad från tidigare modeller som bearbetade text ett ord i taget i ordning, använder Transformers en mekanism som kallas "självuppmärksamhet" som gör det möjligt för dem att beakta alla ord i ett stycke samtidigt och väga relationerna mellan dem.
Denna arkitektur gjorde det möjligt för modeller att fånga mycket längre kontextuella beroenden och bibehålla medvetenheten om information som nämnts tusentals ord tidigare. Den berömda artikeln "uppmärksamhet är allt du behöver" av Vaswani et al. visade att denna metod dramatiskt kunde förbättra maskinöversättningens kvalitet genom att bättre bevara kontextuell betydelse över olika språk.
Denna arkitektoniska innovation banade väg för modeller som BERT, GPT och deras efterföljare, som har visat alltmer sofistikerade kontextuella förståelseförmågor. Dessa modeller är förtränade på stora textkorpusar, vilket gör att de kan absorbera mönster av språkanvändning över otaliga sammanhang innan de finjusteras för specifika tillämpningar.
Skalan på dessa modeller har vuxit exponentiellt, från miljontals parametrar till hundratals miljarder, vilket gör att de kan fånga alltmer subtila kontextuella mönster. De största modellerna verkar nu ha rudimentära former av "sunt förnuft"-kunskap som hjälper dem att urskilja förvirrande referenser och förstå underförstådd betydelse.

Även om textbaserad kontextuell förståelse har utvecklats dramatiskt, förlitar sig människor inte enbart på ord för att förstå kontext. Vi tolkar situationer genom visuella signaler, tonfall, kroppsspråk och till och med subtila miljöfaktorer.
Nyligen genomförda genombrott inom multimodal AI börjar överbrygga denna klyfta. System som CLIP, DALL-E och deras efterföljare kan koppla samman språk och visuell information, vilket skapar en rikare kontextuell förståelse. Om de till exempel visas en bild av en fullsatt arena tillsammans med text om "matchen", kan dessa system dra slutsatsen om det refererar till baseboll, fotboll eller fotboll baserat på visuella signaler.
Audiovisuella modeller kan nu upptäcka känslomässiga tillstånd från tonfall och ansiktsuttryck, vilket lägger till ytterligare ett viktigt lager av kontextuell förståelse. När någon säger "Bra jobbat" sarkastiskt kontra uppriktigt, förändras betydelsen helt – en skillnad som dessa nyare system börjar förstå.
Nästa gräns innebär att integrera dessa multimodala funktioner med konversations-AI för att skapa system som förstår kontext över olika sensoriska kanaler samtidigt. Tänk dig en AI-assistent som känner igen att du lagar mat (visuell kontext), hör din frustrerade ton (ljudkontext), märker att du läser ett recept (textkontext) och erbjuder relevant hjälp utan uttryckliga uppmaningar.

Även med avancerade språkmodeller har AI-system kämpat med att upprätthålla ett konsekvent kontextuellt minne under längre interaktioner. Tidiga stora språkmodeller "glömde" detaljer som nämnts tidigare i en konversation eller konfabulerade svar snarare än att erkänna kunskapsluckor.
Nya genombrott inom retrieval-augmented generation (RAG) åtgärdar denna begränsning genom att tillåta AI-system att referera till externa kunskapsbaser och tidigare konversationshistorik. Istället för att enbart förlita sig på parametrar som kodats under träning kan dessa system aktivt söka efter relevant information vid behov, ungefär som människor konsulterar sina minnen.
Kontextfönster – mängden text som en AI kan beakta när de genererar svar – har ökat dramatiskt från bara några hundra tokens till hundratusentals i de mest avancerade systemen. Detta möjliggör mycket mer sammanhängande generering av långformat innehåll och konversationer som upprätthåller konsekvens över långa utbyten.
Lika viktiga är framsteg inom resonemangsförmåga. Moderna system kan nu utföra flerstegsresonemangsuppgifter, dela upp komplexa problem i hanterbara steg samtidigt som de bibehåller kontext genom hela processen. Till exempel, när de löser ett matteproblem kan de hålla reda på mellanresultat och antaganden på ett sätt som speglar mänskligt arbetsminne.

I takt med att AI-system blir mer skickliga på att förstå sammanhang, uppstår nya etiska överväganden. System som förstår kulturella och sociala nyanser kan potentiellt manipulera användare mer effektivt eller förstärka skadliga fördomar som finns i träningsdata.
Förmågan att behålla kontextuellt minne över interaktioner väcker även integritetsproblem. Om en AI kommer ihåg personliga detaljer som delats veckor eller månader tidigare och oväntat tar upp dem, kan användare känna att deras integritet har kränkts trots att de frivilligt delat den informationen.
Utvecklare arbetar med att ta itu med dessa problem genom tekniker som kontrollerad glömska, uttryckliga samtyckesmekanismer för att lagra personlig information och strategier för att minska fördomar. Målet är att skapa AI som förstår sammanhang tillräckligt väl för att vara till hjälp utan att bli påträngande eller manipulativ.
Det finns också utmaningen med transparens. I takt med att kontextuell förståelse blir mer sofistikerad blir det allt svårare för användare att förstå hur AI-system når sina slutsatser. Tekniker för att förklara AI-beslutsfattande i kontextberoende scenarier är ett aktivt forskningsområde.

Genombrotten inom kontextuell förståelse förändrar många områden:
Inom hälso- och sjukvården kan kontextuellt medveten AI tolka patienters klagomål inom deras sjukdomshistoria, livsstilsfaktorer och nuvarande medicinering. När en patient beskriver symtom kan systemet ställa relevanta uppföljningsfrågor baserat på detta omfattande sammanhang snarare än att följa ett generiskt manus.

Kundtjänstsystem hanterar nu konversationshistorik och kontoinformation under hela interaktionen, vilket eliminerar det frustrerande behovet av att upprepa information. De kan upptäcka känslomässiga tillstånd från språkmönster och justera sin ton därefter – och bli mer formella eller empatiska allt eftersom sammanhanget kräver det.

Utbildningstillämpningar använder kontextuell medvetenhet för att spåra en students läranderesa och identifiera kunskapsluckor och missuppfattningar. Istället för att leverera standardiserat innehåll anpassar dessa system förklaringar baserat på studentens tidigare frågor, fel och demonstrerade förståelse.

Analys av juridiska och finansiella dokument drar enorm nytta av kontextuell förståelse. Modern AI kan tolka klausuler inom det bredare sammanhanget av hela kontrakt, relevant lagstiftning och rättspraxis, och upptäcka inkonsekvenser eller potentiella problem som kan undgå mänskliga granskare som hanterar informationsöverbelastning.

Kreativa verktyg som skrivassistenter upprätthåller nu tematisk konsistens över längre verk, vilket föreslår innehåll som överensstämmer med etablerade karaktärer, miljöer och berättande bågar snarare än generisk textkomplettering.

Framöver finns det flera lovande forskningsinriktningar som skulle kunna förändra kontextuell AI ytterligare:

Episodiska minnesmodeller syftar till att ge AI-system något liknande mänskligt självbiografiskt minne – förmågan att komma ihåg specifika händelser och upplevelser snarare än bara statistiska mönster. Detta skulle möjliggöra mycket mer personliga interaktioner baserade på gemensam historia.

Kausala resonemangsramverk strävar efter att gå bortom korrelationsbaserad mönsterigenkänning till att förstå orsak-verkan-förhållanden. Detta skulle göra det möjligt för AI att resonera om kontrafaktiska händelser ("Vad skulle hända om...") och göra mer exakta förutsägelser i nya sammanhang.

Tvärkulturella kontextuella modeller utvecklas för att förstå hur kontext förändras över olika kulturella ramverk, vilket gör AI-system mer anpassningsbara och mindre partiska mot västerländska kulturella normer.
Forskning om förkroppsligad AI utforskar hur fysisk kontext – att vara belägen i en miljö med möjlighet att interagera med den – förändrar kontextuell förståelse. Robotar och virtuella agenter som kan se, manipulera objekt och navigera i utrymmen utvecklar andra kontextuella modeller än textbaserade system.

Det slutgiltiga målet är fortfarande att skapa artificiell generell intelligens (AGI) med människoliknande kontextuell förståelse – system som sömlöst kan integrera alla dessa former av kontext för att kommunicera och resonera om världen lika effektivt som människor gör. Även om vi fortfarande är långt ifrån den milstolpen tyder takten på genombrott att vi stadigt rör oss i den riktningen.

I takt med att dessa teknologier fortsätter att utvecklas omvandlar de vår relation med maskiner från stela, kommandobaserade interaktioner till flytande, kontextuellt rika samarbeten som i allt högre grad liknar kommunikation mellan människor. Den AI som verkligen förstår kontext är inte bara en teknisk prestation – den representerar ett grundläggande skifte i mänsklighetens tekniska resa.