האם GPT יכול לשחזר קבלת החלטות אנושית ואינטואיציה?

בשנים האחרונות, רשתות עצביות כמו GPT-3 התקדמו במידה ניכרת, ומייצרות טקסט שכמעט בלתי ניתן להבדיל מתוכן שנכתב על ידי בני אדם. למרבה הפלא, GPT-3 גם מתמצאת היטב באתגרים כמו בעיות מתמטיות ומשימות תכנות. ההתקדמות המרשימה הזו מובילה לשאלה: האם GPT-3 נמצאת בבעלות יכולות קוגניטיביות אנושיות?

במטרה לענות על שאלה זו, חוקרים במכון מקס פלאנק לקיברנטיקה ביולוגית ערכו סדרת מבחנים פסיכולוגיים על GPT-3, שבדקו את היבטים שונים של אינטליגנציה כללית.

המחקר פורסם ב PNAS.

פיענוח בעיית לינדה: מבט לתוך פסיכולוגיה קוגניטיבית

מרסל בינץ ואריק שולץ, מדענים במכון מקס פלאנק, בדקו את יכולותיה של GPT-3 בקבלת החלטות, חיפוש מידע, תהליך גורמי ויכולתה לערער על האינטואיציה הראשונית שלה. הם השתמשו במבחנים קלאסיים של פסיכולוגיה קוגניטיבית, כולל בעיית לינדה הידועה, שמציגה אישה בדיונית בשם לינדה, שנלהבת לצדק חברתי ומתנגדת לכוח גרעיני. המשתתפים נדרשים להחליט האם לינדה היא קופאית, או האם היא קופאית ובו-זמנית פעילה בתנועה הפמיניסטית.

תגובתה של GPT-3 הייתה דומה במידה מפתיעה לזו של בני אדם, שכן היא עשתה את אותה טעות אינטואיטיבית של בחירה באפשרות השנייה, למרות שהיא פחות סבירה מבחינה הסתברותית. תוצאה זו מרמזת שתהליך קבלת ההחלטות של GPT-3 עשוי להיות מושפע מאימונה על שפה אנושית ותגובות לפרומפטים.

אינטראקציה פעילה: הדרך להשגת אינטליגנציה אנושית?

כדי לשלול את האפשרות ש-GPT-3 פשוט מחקה פתרון מוכן, החוקרים יצרו משימות חדשות עם אתגרים דומים. ממצאיהם הראו כי GPT-3 ביצעה כמעט ברמה שווה לזו של בני אדם בקבלת החלטות, אך נותרה מאחור בחיפוש מידע ותהליך גורמי.

החוקרים סבורים כי קבלת המידע הפסיבית של GPT-3 מטקסטים עשויה להיות הסיבה העיקרית לפער זה, שכן אינטראקציה פעילה עם העולם היא חיונית להשגת המורכבות המלאה של הקוגניציה האנושית. הם טוענים כי ככל שהמשתמשים יעסקו יותר עם מודלים כמו GPT-3, רשתות עתידיות יכולות ללמוד מאינטראקציות אלו ולפתח אינטליגנציה אנושית יותר.

“תופעה זו יכולה להיעשות על ידי כך ש-GPT-3 עשויה להיות מוכרת כבר עם משימה זו; היא עשויה לדעת מה אנשים נוטים להגיב לשאלה זו”, אומר בינץ.

חקירת יכולותיה הקוגניטיביות של GPT-3 מספקת תובנות חשובות לגבי הפוטנציאל והמגבלות של רשתות עצביות. בעוד GPT-3 הציגה יכולות קבלת החלטות אנושיות מרשימות, היא עדיין מתקשה עם היבטים מסוימים של הקוגניציה האנושית, כמו חיפוש מידע ותהליך גורמי. ככל שהאינטליגנציה המלאכותית ממשיכה להתפתח וללמוד מאינטראקציות משתמש, יהיה מרתק לצפות האם רשתות עתידיות יוכלו להשיג אינטליגנציה אנושית אמיתית.