Voivatko GPT-järjestelmät jäljitellä ihmisen päätöksentekoa ja vaistoa?

Viime vuosina neuroverkkorakenteet, kuten GPT-3, ovat edenneet merkittävästi ja tuottavat tekstiä, joka on lähes erottamaton ihmisten kirjoittamasta sisällöstä. Yllättäen GPT-3 on myös taitava haastavien tehtävien, kuten matemaattisten ongelmien ja ohjelmointitehtävien, ratkaisussa. Tämä merkittävä edistys askarruttaa: onko GPT-3:lla inhimillisiä kognitiivisia kykyjä?

Tästä kysymyksestä lähtien tutkijat Max Planck -instituutissa Biologisen kybernetiikan osastolla alkoivat tutkia GPT-3:ia sarjalla psykologisia testeja, jotka arvioivat yleisen älykkyuden eri puolia.

Tutkimus julkaistiin PNAS-julkaisussa.

Linda-ongelman purkaminen: vilkaisu kognitiiviseen psykologiaan

Max Planck -instituutin tutkijat Marcel Binz ja Eric Schulz tutkivat GPT-3:n kykyjä päätöksenteossa, tietojen etsimisessä, kausaalisessa päättelyssä ja kyvyssä kyseenalaistaa alkuperäinen vaisto. He käyttivät klassisia kognitiivisen psykologian testeja, mukaan lukien kuuluisa Linda-ongelma, jossa esitellään fiktiivinen nainen nimeltä Linda, joka on intohimoinen sosiaalisen oikeudenmukaisuuden puolustaja ja vastustaa ydinvoimaa. Osallistujilta pyydettiin päätöksen tekoa siitä, onko Linda pankkivirkailija vai onko hän pankkivirkailija ja samalla mukana feministiliikkeessä.

GPT-3:n vastaus oli yllättävän samanlainen kuin ihmisten, koska se teki saman intuitiivisen virheen valitsemalla toisen vaihtoehdon, vaikka se oli vähemmän todennäköinen todennäköisyyden kannalta. Tämä tulos viittaa siihen, että GPT-3:n päätöksentekoprosessi saattaa olla vaikuttunut sen koulutuksesta ihmisten kielestä ja vastauksista ärsykkeisiin.

Aktiivinen vuorovaikutus: polku saavuttamaan inhimillinen älykkyys?

Poistamaan mahdollisuuden, että GPT-3 oli vain toistamassa muistettua ratkaisua, tutkijat loivat uusia tehtäviä, joissa oli samankaltaisia haasteita. Heidän löytönsä osoittivat, että GPT-3 suoritti lähes samalla tasolla kuin ihmiset päätöksenteossa, mutta jäljessä tietojen etsimisessä ja kausaalisessa päättelyssä.

Tutkijat uskovat, että GPT-3:n passiivinen vastaanotto tietoa teksteistä saattaa olla tämän eroon pääasiallinen syy, koska aktiivinen vuorovaikutus maailman kanssa on olennainen saavuttaakseen inhimillisen kognitiivisen monimuotoisuuden. He sanovat, että kun käyttäjät vuorovaikuttavat yhä enemmän mallien kanssa, kuten GPT-3, tulevat verkkorakenteet voivat oppia näistä vuorovaikutuksista ja kehittyä vähitellen kohti inhimillisempää älykkyyttä.

“Tämä ilmiö voidaan selittää sillä, että GPT-3 saattaa jo olla tuttu tähän tarkkaan tehtävään; se saattaa osata, mitä ihmiset yleensä vastaavat tähän kysymykseen”, Binz sanoo.

GPT-3:n kognitiivisten kykyjen tutkiminen tarjoaa arvokkaita näkemyksiä neuroverkkojen potentiaalista ja rajoituksista. Vaikka GPT-3 on osoittanut vaikuttavia inhimillisiä päätöksentekokykyjä, se kamppailee edelleen tiettyjen inhimillisen kognition osa-alueiden, kuten tietojen etsimisen ja kausaalisessa päättelyssä, kanssa. Koska tekoäly jatkaa evoluutiotaan ja oppimistaan käyttäjien vuorovaikutuksista, on mielenkiintoista havainnoida, voivatko tulevat verkkorakenteet saavuttaa aitoa inhimillistä älykkyyttä.