Le GPT peut-il reproduire la prise de décision et l’intuition humaines ?

Au cours des dernières années, les réseaux de neurones tels que GPT-3 ont considérablement progressé, produisant du texte qui est pratiquement indiscernable du contenu écrit par des humains. Étonnamment, GPT-3 est également compétent pour relever des défis tels que les problèmes mathématiques et les tâches de programmation. Ce progrès remarquable conduit à la question : GPT-3 possède-t-il des capacités cognitives humaines ?

Dans le but de répondre à cette question intrigante, des chercheurs de l’Institut Max Planck pour la cybernétique biologique ont soumis GPT-3 à une série de tests psychologiques qui ont évalué divers aspects de l’intelligence générale.

La recherche a été publiée dans PNAS.

Décodage du problème de Linda : un aperçu de la psychologie cognitive

Marcel Binz et Eric Schulz, scientifiques à l’Institut Max Planck, ont examiné les capacités de GPT-3 en matière de prise de décision, de recherche d’informations, de raisonnement causal et de capacité à remettre en question son intuition initiale. Ils ont utilisé des tests classiques de psychologie cognitive, notamment le célèbre problème de Linda, qui présente une femme fictive nommée Linda, passionnée par la justice sociale et opposée au pouvoir nucléaire. Les participants sont ensuite invités à décider si Linda est une banquière ou si elle est à la fois banquière et active dans le mouvement féministe.

La réponse de GPT-3 a été frappante, car elle a commis la même erreur intuitive que les humains, en choisissant la deuxième option, bien qu’elle soit moins probable d’un point de vue probabiliste. Ce résultat suggère que le processus de prise de décision de GPT-3 pourrait être influencé par sa formation sur le langage humain et les réponses aux invites.

Interaction active : le chemin pour atteindre l’intelligence humaine ?

Pour éliminer la possibilité que GPT-3 se contente de reproduire une solution mémorisée, les chercheurs ont créé de nouvelles tâches avec des défis similaires. Leurs résultats ont révélé que GPT-3 a performé presque au même niveau que les humains en matière de prise de décision, mais a accusé un retard dans la recherche d’informations spécifiques et le raisonnement causal.

Les chercheurs pensent que la réception passive d’informations par GPT-3 à partir de textes pourrait être la cause principale de cette différence, car l’interaction active avec le monde est cruciale pour atteindre la pleine complexité de la cognition humaine. Ils disent que, à mesure que les utilisateurs interagissent de plus en plus avec des modèles comme GPT-3, les réseaux futurs pourraient apprendre de ces interactions et progressivement développer une intelligence plus humaine.

“Ce phénomène pourrait être expliqué par le fait que GPT-3 peut déjà être familier avec cette tâche précise ; il peut se trouver à connaître ce que les gens répondent généralement à cette question”, déclare Binz.

L’étude des capacités cognitives de GPT-3 offre des insights précieux sur les potentialités et les limites des réseaux de neurones. Alors que GPT-3 a montré des capacités de prise de décision humaine impressionnantes, il lutte encore avec certains aspects de la cognition humaine, tels que la recherche d’informations et le raisonnement causal. À mesure que l’IA continue d’évoluer et d’apprendre des interactions avec les utilisateurs, il sera fascinant d’observer si les réseaux futurs pourront atteindre une véritable intelligence humaine.