AI-jeve sposobnosti analognog rasuđivanja: izazov ljudskoj inteligenciji?

Analogno rasuđivanje, jedinstvena sposobnost koju ljudi posjeduju za rješavanje nepoznatih problema povlačenjem paralela s poznatim problemima, dugo se smatralo posebnom ljudskom kognitivnom funkcijom. Međutim, revolucionarna studija koju su proveli psiholozi s UCLA-e donosi uvjerljiva otkrića koja bi nas mogla potaknuti da ovo ponovno razmislimo.

GPT-3: Usklađivanje s ljudskim intelektom?

Istraživanje UCLA-e otkrilo je da GPT-3, jezični model umjetne inteligencije koji je razvio OpenAI, pokazuje sposobnosti zaključivanja gotovo jednake onima na fakultetima, posebno kada imaju zadatak rješavati probleme slične onima koji se vide u testovima inteligencije i standardiziranim ispitima poput SAT. Ovo otkriće, objavljeno u žurnalu Priroda Ljudsko ponašanje, postavlja intrigantno pitanje: Oponaša li GPT-3 ljudsko razmišljanje zbog svog opsežnog skupa podataka o jezičnoj obuci ili se uključuje u potpuno novi kognitivni proces?

Točno funkcioniranje GPT-3 ostaje skriveno od strane OpenAI-a, ostavljajući istraživače na UCLA-i znatiželjnima o mehanizmu iza njegovih vještina analognog zaključivanja. Unatoč hvalevrijednoj izvedbi GPT-3 u određenim zadacima zaključivanja, alat nije bez nedostataka. Taylor Webb, glavni autor studije i postdoktorand na UCLA, primijetio je: “Iako su naši nalazi impresivni, bitno je naglasiti da ovaj sustav ima značajna ograničenja. GPT-3 može izvoditi analogno razmišljanje, ali se bori sa zadacima trivijalnim za ljude, kao što je korištenje alata za fizički zadatak.”

Mogućnosti GPT-3 stavljene su na test korištenjem problema inspiriranih Ravenovim progresivnim matricama – test koji uključuje zamršene nizove oblika. Pretvaranjem slika u tekstualni format koji je GPT-3 mogao dešifrirati, Webb je osigurao da su to potpuno novi izazovi za AI. U usporedbi s 40 dodiplomskih studenata UCLA-e, ne samo da je GPT-3 odgovarao ljudskim performansama, već je također odražavao pogreške koje su ljudi činili. Model umjetne inteligencije točno je riješio 80% problema, premašujući prosječnu ocjenu ljudi, a opet spadajući u raspon najboljih ljudskih izvođača.

Tim je dodatno ispitao snagu GPT-3 koristeći neobjavljena SAT analogna pitanja, pri čemu je AI nadmašio ljudski prosjek. Međutim, malo je podbacio pri pokušaju izvlačenja analogija iz kratkih priča, iako je noviji GPT-4 model pokazao bolje rezultate.

Premošćivanje jaza između umjetne inteligencije i ljudske spoznaje

Istraživači s UCLA-e ne staju samo na pukim usporedbama. Krenuli su u razvoj računalnog modela inspiriranog ljudskom kognicijom, neprestano suprotstavljajući njegove sposobnosti komercijalnim AI modelima. Keith Holyoak, profesor psihologije na UCLA i koautor, primijetio je: "Naš psihološki AI model nadmašio je druge u problemima analogije sve do najnovije nadogradnje GPT-3, koja je pokazala superiorne ili ekvivalentne mogućnosti."

Međutim, tim je identificirao određena područja u kojima GPT-3 zaostaje, posebno u zadacima koji zahtijevaju razumijevanje fizičkog prostora. U izazovima koji uključuju korištenje alata, rješenja GPT-3 bila su izrazito loša.

Hongjing Lu, viši autor studije, izrazio je čuđenje skokovima u tehnologiji u posljednje dvije godine, posebno u sposobnosti AI-a da razmišlja. Ali još uvijek je predmet rasprave o tome jesu li ovi modeli uistinu "razmišljaju" poput ljudi ili jednostavno oponašaju ljudsku misao. Potraga za uvidom u kognitivne procese umjetne inteligencije zahtijeva pristup pozadini modela umjetne inteligencije, što je skok koji bi mogao oblikovati buduću putanju umjetne inteligencije.

Ponavljajući mišljenje, Webb zaključuje: „Pristup pozadini GPT modela neizmjerno bi koristio AI i kognitivnim istraživačima. Trenutačno smo ograničeni na ulaze i izlaze, a nedostaje nam odlučna dubina kojoj težimo.”