Tekoälyn analoginen päättelykyky: Haastaa ihmisen älymystä?

Analoginen päättely, ihmisen ainutlaatuinen kyky ratkaista tutkimattomia ongelmia piirtämällä rinnastuksia tuttuihin ongelmiin, on kauan sitten katsottu erityiseksi ihmisen kognitiiviseksi toiminnoksi. Mutta UCLA:n psykologien tekemä uraauurtava tutkimus esittää vakuuttavia löytöjä, jotka saattavat meidät muuttamaan tämän.

GPT-3: Pysyykö se ihmisen älymystön tasolla?

UCLA:n tutkimus osoitti, että GPT-3, OpenAI:n kehittämä tekoälykieli, osoittaa päättelykykyjä, jotka ovat lähes tasolla college-opiskelijoiden kanssa, erityisesti kun tehtävänä on ratkaista ongelmia, jotka muistuttavat älykkyystestejä ja standardoitujen tutkintojen kaltaisia kokeita, kuten SAT. Tämä paljastus, joka on julkaistu Nature Human Behaviour -lehdessä, herättää mielenkiintoisen kysymyksen: Joko GPT-3 jäljittelee ihmisen päättelyä laajan kielen koulutusaineiston ansiosta, vai onko se kytkeytyvässä täysin uuteen kognitiiviseen prosessiin?

GPT-3:n tarkka toimintaperiaate on edelleen salattu OpenAI:lta, joten UCLA:n tutkijat ovat uteliaita mekanismista, joka mahdollistaa sen analogisen päättelykyvyn. Vaikka GPT-3:n suorituskyky on kiitettävä tietyissä päättelytehtävissä, työkalu ei ole ilman virheitä. Taylor Webb, tutkimuksen pääkirjoittaja ja postdoc-tutkija UCLA:ssa, totesi: “Vaikka löydöksemme ovat vaikuttavia, on tärkeää korostaa, että tämä järjestelmä on merkittäviä rajoituksia. GPT-3 voi suorittaa analogista päättelyä, mutta se kamppailee tehtävien kanssa, jotka ovat helppoja ihmisille, kuten työkalujen käyttäminen fyysiseen tehtävään.”

GPT-3:n kykyjä testattiin ongelmilla, jotka olivat saaneet inspiraationsa Ravenin Progressiivisista matriiseista – testistä, joka sisältää monimutkaisia muotosekvenssejä. Muuttamalla kuvat tekstiformaattiin, jota GPT-3 voisi tulkitsemaan, Webb varmisti, että nämä olivat täysin uusia haasteita tekoälylle. Kun verrattiin 40 UCLA:n yliopiston opiskelijaan, GPT-3 ei ainoastaan vastannut ihmisen suorituskykyä, vaan se myös heijasti virheitä, joita ihmiset tekivät. Tekoälymalli ratkaisi 80 % ongelmista oikein, ylittäen keskimääräisen ihmisen tuloksen ja päästen parhaiden ihmisten suorituskykyrajoille.

Tutkijaryhmä testasi GPT-3:n taitoja myös julkaisemattomilla SAT-analogialauseilla, joissa tekoäly ylitti keskimääräisen ihmisen tuloksen. Mutta se epäonnistui hieman, kun yritti piirtää analogioita lyhyistä tarinoista, vaikka uudempi GPT-4-malli osoitti parannettuja tuloksia.

Sillanrakentaminen tekoälyn ja ihmisen kognitiivisen eron yli

UCLA:n tutkijat eivät pysähdy vertailuihin. He ovat kehittäneet tietokoneen mallin, joka perustuu ihmisen kognitioon, ja vertailevat jatkuvasti sen kykyjä kaupallisten tekoälymallien kanssa. Keith Holyoak, UCLA:n psykologian professori ja yhteiskirjoittaja, totesi: “Meidän psykologinen tekoälymalli oli parempi muiden mallien kuin GPT-3:n uusimman päivityksen, joka osoitti ylittäviä tai vastaavia kykyjä.”

Tutkijaryhmä kuitenkin tunnisti tiettyjä alueita, joilla GPT-3 oli jäljessä, erityisesti tehtävissä, jotka vaativat fyysisen tilan ymmärtämistä. Haasteissa, jotka liittyivät työkalujen käyttöön, GPT-3:n ratkaisut olivat selvästi väärässä.

Hongjing Lu, tutkimuksen vanhempi kirjoittaja, ilmoitti olevansa hämmästynyt teknologian loikkauksista viimeisten kahden vuoden aikana, erityisesti tekoälyn kyvyssä päättelyyn. Mutta on edelleen epäselvää, ovatko nämä mallit “ajattelevat” todella ihmisten tavoin vai vain jäljittelevät ihmisen ajattelua. Tekoälyn kognitiivisten prosessien tutkimiseen tarvitaan pääsy tekoälymallien taustaan, joka voisi muuttaa tekoälyn tulevan kehityksen suunnan.