Abilitățile de raționament analogic ale inteligenței artificiale: provocarea inteligenței umane?

Raționamentul analogic, abilitatea unică pe care o au oamenii de a rezolva probleme nefamiliare, făcând paralele cu problemele cunoscute, a fost mult timp privită ca o funcție cognitivă umană distinctivă. Cu toate acestea, un studiu revoluționar realizat de psihologi UCLA prezintă constatări convingătoare care ne-ar putea împinge să regândim acest lucru.

GPT-3: Potrivire cu intelectul uman?

Cercetarea UCLA a constatat că GPT-3, un model de limbaj AI dezvoltat de OpenAI, demonstrează capacități de raționament aproape la egalitate cu studenții de licență, mai ales atunci când au sarcina de a rezolva probleme asemănătoare celor observate în testele de inteligență și examenele standardizate precum SAT. Această revelație, publicată în jurnal Natura Comportamentul uman, ridică o întrebare intrigantă: GPT-3 emulează raționamentul uman datorită setului său extins de date de instruire lingvistică sau accesează un proces cognitiv complet nou?

Funcționarea exactă a GPT-3 rămâne ascunsă de OpenAI, lăsând-o pe cercetătorii de la UCLA cu privire la mecanismul din spatele abilităților sale de raționament analogic. În ciuda performanței lăudabile a GPT-3 la anumite sarcini de raționament, instrumentul nu este lipsit de defecte. Taylor Webb, autorul principal al studiului și cercetător postdoctoral la UCLA, a remarcat: „Deși constatările noastre sunt impresionante, este esențial să subliniem că acest sistem are constrângeri semnificative. GPT-3 poate efectua raționament analogic, dar se luptă cu sarcini banale pentru oameni, cum ar fi utilizarea instrumentelor pentru o sarcină fizică.”

Capacitățile lui GPT-3 au fost puse la încercare folosind probleme inspirate de Matricele progresive ale lui Raven – un test care implică secvențe de forme complicate. Prin conversia imaginilor într-un format de text pe care GPT-3 ar putea descifra, Webb s-a asigurat că acestea sunt provocări cu totul noi pentru AI. În comparație cu 40 de studenți de la UCLA, GPT-3 nu numai că s-a potrivit cu performanța umană, dar a reflectat și greșelile pe care le-au făcut oamenii. Modelul AI a rezolvat cu acuratețe 80% dintre probleme, depășind scorul mediu uman, dar încadrându-se în intervalul celor mai buni performanți umani.

Echipa a testat în continuare priceperea GPT-3 folosind întrebări de analogie SAT nepublicate, AI depășind media umană. Cu toate acestea, a șovăit ușor atunci când a încercat să tragă analogii din povestiri scurte, deși noul model GPT-4 a arătat rezultate îmbunătățite.

Reducerea diviziunii IA-cogniție umană

Cercetătorii de la UCLA nu se opresc la simple comparații. Ei s-au angajat în dezvoltarea unui model de computer inspirat de cunoașterea umană, juxtapunându-și constant abilitățile cu modelele comerciale AI. Keith Holyoak, profesor de psihologie UCLA și coautor, a remarcat: „Modelul nostru psihologic AI a eclipsat pe alții în probleme de analogie până la ultima actualizare a GPT-3, care a afișat capacități superioare sau echivalente”.

Cu toate acestea, echipa a identificat anumite zone în care GPT-3 a rămas în urmă, în special în sarcinile care necesită înțelegerea spațiului fizic. În provocările care implică utilizarea instrumentelor, soluțiile lui GPT-3 au fost considerabil dezactivate.

Hongjing Lu, autorul principal al studiului, și-a exprimat uimirea față de progresele tehnologice din ultimii doi ani, în special în ceea ce privește capacitatea AI de a raționa. Dar, dacă aceste modele „gândesc” cu adevărat ca oamenii sau pur și simplu imită gândirea umană, este încă dezbătut. Căutarea de informații despre procesele cognitive ale AI necesită acces la backend-ul modelelor AI, un salt care ar putea modela traiectoria viitoare a AI.

Reluând sentimentul, Webb conchide: „Accesul la backend-ul modelelor GPT ar beneficia enorm de AI și cercetătorii cognitivi. În prezent, ne limităm la intrări și ieșiri și îi lipsește profunzimea decisivă la care aspirăm.”