Может ли ИИ пройти когнитивные тесты человека? Изучение пределов искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (AI) значительно продвинулся вперед, от питания беспилотных автомобилей до помощи в медицинской диагностике. Однако остается один важный вопрос: Сможет ли ИИ когда-нибудь пройти когнитивный тест, разработанный для людей? Хотя ИИ достиг впечатляющих результатов в таких областях, как обработка языка и решения проблем, ему все еще трудно воспроизвести сложность человеческого мышления.

Модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT могут эффективно генерировать текст и решать задачи, но они не так хорошо справляются с когнитивными тестами, такими как Монреальский когнитивный тест (MoCA), предназначенный для измерения человеческого интеллекта.

Этот разрыв между техническими достижениями ИИ и его когнитивными ограничениями выявляет серьёзные проблемы, связанные с его потенциалом. ИИ ещё не достиг уровня человеческого мышления, особенно в задачах, требующих абстрактного мышления, эмоционального понимания и понимания контекста.

Понимание когнитивных тестов и их роли в оценке ИИ

Когнитивные тесты, такие как MoCA, необходимы для оценки различных аспектов человеческого интеллекта, включая память, рассуждение, решение задач и пространственное восприятие. Эти тесты широко используются в клинических условиях для диагностики таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера и деменция, позволяя понять, как функционирует мозг в различных ситуациях. Такие задания, как запоминание слов, рисование часов и распознавание образов, оценивают способность мозга ориентироваться в сложной обстановке – навыки, необходимые в повседневной жизни.

Однако применительно к ИИ результаты совершенно иные. Такие модели ИИ, как ChatGPT или Gemini от Google, могут отлично справляться с такими задачами, как распознавание образов и генерация текста, но им трудно справляться с аспектами познания, требующими более глубокого понимания. Например, хотя ИИ может следовать чётким инструкциям для выполнения задачи, ему не хватает способности к абстрактному мышлению, интерпретации эмоций и использованию контекста, которые являются основными элементами человеческого мышления.

Таким образом, когнитивные тесты при оценке ИИ выполняют двойную задачу. С одной стороны, они подчёркивают сильные стороны ИИ в обработке данных и эффективном решении структурированных задач. С другой стороны, они выявляют значительные пробелы в способности ИИ воспроизводить весь спектр человеческих когнитивных функций, особенно тех, которые связаны со сложным принятием решений, эмоциональным интеллектом и пониманием контекста.

Благодаря широкому распространению ИИ, его применение в таких областях, как здравоохранение и автономные системы, требует большего, чем просто выполнение задач. Когнитивные тесты служат эталоном для оценки способности ИИ справляться с задачами, требующими абстрактного мышления и эмоционального понимания – качеств, лежащих в основе человеческого интеллекта. Например, в здравоохранении ИИ может анализировать медицинские данные и прогнозировать заболевания, но не может оказывать эмоциональную поддержку или принимать взвешенные решения, основанные на понимании уникальной ситуации пациента. Аналогичным образом, в автономных системах, таких как беспилотные автомобили, интерпретация непредсказуемых ситуаций часто требует интуиции, подобной человеческой, которой не хватает современным моделям ИИ.

Используя когнитивные тесты, разработанные для людей, исследователи могут определить области, в которых ИИ нуждается в улучшении, и разработать более продвинутые системы. Эти оценки также помогают установить реалистичные ожидания относительно того, чего может достичь ИИ, и выделить области, в которых участие человека по-прежнему необходимо.

Ограничения ИИ в когнитивном тестировании

Модели ИИ достигли впечатляющего прогресса в обработке данных и распознавании образов. Однако эти модели сталкиваются со значительными ограничениями, когда дело доходит до задач, требующих абстрактного мышления, пространственного восприятия и эмоционального понимания. Недавнее исследование в ходе исследования, в котором было протестировано несколько систем искусственного интеллекта с использованием Монреальской когнитивной оценки (MoCA) — инструмента, предназначенного для измерения когнитивных способностей человека, — был выявлен явный разрыв между сильными сторонами искусственного интеллекта в решении структурированных задач и его трудностями при выполнении более сложных когнитивных функций.

В этом исследовании ChatGPT 4o набрал 26 баллов из 30, что указывает на лёгкое когнитивное нарушение, в то время как Google Gemini набрал всего 16 баллов из 30, что указывает на тяжёлое когнитивное нарушение. Одной из самых серьёзных проблем ИИ было решение визуально-пространственных задач, таких как рисование часов или воспроизведение геометрических фигур. Эти задачи, требующие понимания пространственных отношений и организации визуальной информации, — области, в которых люди преуспевают интуитивно. Несмотря на получение чётких инструкций, модели ИИ испытывали трудности с точным выполнением этих задач.

Человеческое познание объединяет сенсорный ввод, воспоминания и эмоции, позволяя принимать адаптивные решения. Люди полагаются на интуицию, креативность и контекст при решении проблем, особенно в неоднозначных ситуациях. Эта способность мыслить абстрактно и использовать эмоциональный интеллект при принятии решений является ключевой особенностью человеческого познания и, таким образом, позволяет людям ориентироваться в сложных и динамичных сценариях.

Напротив, ИИ работает, обрабатывая данные с помощью алгоритмов и статистических моделей. Хотя он может генерировать ответы на основе изученных моделей, он не понимает по-настоящему контекст или значение данных. Это отсутствие понимания затрудняет для ИИ выполнение задач, требующих абстрактного мышления или эмоционального понимания, что необходимо в таких задачах, как когнитивное тестирование.

Интересно, что когнитивные ограничения, наблюдаемые в моделях ИИ, имеют сходство с нарушениями, наблюдаемыми при нейродегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Альцгеймера. В исследовании, когда ИИ задавали вопросы о пространственном восприятии, его ответы были чрезмерно упрощёнными и зависели от контекста, напоминая ответы людей с когнитивными нарушениями. Эти результаты подчёркивают, что, хотя ИИ отлично справляется с обработкой структурированных данных и составлением прогнозов, ему не хватает глубины понимания, необходимой для принятия более взвешенных решений. Это ограничение особенно актуально для здравоохранения и автономных систем, где критически важны суждения и рассуждения.

Несмотря на эти ограничения, есть потенциал для улучшения. Новые версии моделей ИИ, такие как ChatGPT 4o, показали прогресс в задачах рассуждения и принятия решений. Однако воспроизведение человеческого познания потребует улучшения дизайна ИИ, возможно, через квантовые вычисления или более продвинутые нейронные сети.

Проблемы ИИ со сложными когнитивными функциями

Несмотря на достижения в области технологий ИИ, им еще далеко до прохождения когнитивных тестов, разработанных для людей. Хотя ИИ отлично справляется с решением структурированных задач, он не справляется с более тонкими когнитивными функциями.

Например, модели ИИ часто не справляются с задачей рисования геометрических фигур или интерпретации пространственных данных. Люди естественным образом понимают и организуют визуальную информацию, в то время как ИИ с этим с трудом справляется. Это подчёркивает фундаментальную проблему: способность ИИ обрабатывать данные не равнозначна пониманию того, как работает человеческий разум.

В основе ограничений ИИ лежит его алгоритмическая природа. Модели ИИ работают, выявляя закономерности в данных, но им не хватает контекстной осведомленности и эмоционального интеллекта, которые люди используют для принятия решений. Хотя ИИ может эффективно генерировать результаты на основе того, чему он был обучен, он не понимает смысла этих результатов так, как это делает человек. Эта неспособность к абстрактному мышлению в сочетании с отсутствием эмпатии не позволяет ИИ выполнять задачи, требующие более глубоких когнитивных функций.

Этот разрыв между ИИ и человеческим познанием очевиден в здравоохранении. ИИ может помочь в решении таких задач, как анализ медицинских снимков или прогнозирование заболеваний. Тем не менее, он не может заменить человеческое суждение при принятии сложных решений, требующих понимания обстоятельств заболевания пациента. Аналогичным образом, в таких системах, как беспилотные автомобили, ИИ может обрабатывать огромные объёмы данных для обнаружения препятствий. Однако он не может воспроизвести интуицию, на которую люди полагаются, принимая мгновенные решения в непредвиденных ситуациях.

Несмотря на эти проблемы, ИИ продемонстрировал потенциал для улучшения. Новые модели ИИ начинают справляться с более сложными задачами, включающими рассуждения и базовое принятие решений. Однако даже по мере развития этих моделей они все еще далеки от соответствия широкому спектру человеческих когнитивных способностей, необходимых для прохождения когнитивных тестов, разработанных для людей.

Выводы

В заключение, ИИ добился впечатляющего прогресса во многих областях, но ему еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем пройти когнитивные тесты, разработанные для людей. Хотя он может справляться с такими задачами, как обработка данных и решение проблем, ИИ испытывает трудности с задачами, требующими абстрактного мышления, эмпатии и контекстного понимания.

Несмотря на улучшения, ИИ все еще испытывает трудности с такими задачами, как пространственное восприятие и принятие решений. Хотя ИИ подает надежды на будущее, особенно с технологическими достижениями, он далек от копирования человеческого познания.