Yapay Zekânın Benzetimli Mantık Becerileri: İnsan Zekâsını Geride Bırakabilir mi?

Benzetimli mantık, insanlara yabancı sorunları çözmede bilinen sorunlarla paralellikler çizme yeteneği, uzun süredir benzersiz bir insan bilişsel işlevi olarak kabul edilmiştir. Ancak UCLA psikologları tarafından yürütülen bir çalışma, bu konuda yeniden düşünmemizi gerektirecek bazı bulgular sunuyor.

GPT-3: İnsan Zekâsına Ulaşabilir mi?

UCLA araştırması, OpenAI tarafından geliştirilen GPT-3 adlı bir yapay zekâ dil modelinin, özellikle zekâ testleri ve standartlaştırılmış sınavlar gibi SAT’de görülen problemleri çözme görevlerinde, kolej öğrencileriyle neredeyse aynı düzeyde akıl yürütme yetenekleri sergilediğini gösterdi. Bu açıklama, Doğa İnsan Davranışı dergisinde yayımlandı ve ilginç bir soru ortaya attı: GPT-3, geniş dil eğitim veritabanına sahip olduğu için insan akıl yürütmesini taklit ediyor, yoksa tamamen yeni bir bilişsel süreç mi kullanıyor?

GPT-3’ün tam olarak nasıl çalıştığı, OpenAI tarafından gizli tutuluyor ve UCLA’daki araştırmacıları, GPT-3’ün benzetimli mantık becerilerinin arkasındaki mekanizma hakkında meraklandırıyor. GPT-3, belirli akıl yürütme görevlerinde övgüye değer bir performans sergilese de, araç kusursuz değil. Çalışmanın baş yazarı ve UCLA’da doktora sonrası araştırmacı olan Taylor Webb, “Buluntularımız etkileyici olsa da, bu sistemin önemli kısıtlamaları olduğunu vurgulamak önemlidir. GPT-3 benzetimli mantık yapabilir, ancak insanlara göre basit görevlerde, örneğin fiziksel bir görev için araçları kullanmada zorluk çeker” dedi.

GPT-3’ün yetenekleri, Raven’ın İlerleyici Matrisleri’nden esinlenen problemlerle test edildi – bu test, karmaşık şekil dizileri içerir. Webb, bu şekilleri GPT-3’ün çözabileceği bir metin formatına dönüştürerek, bu sorunların AI için tamamen yeni olduğunu garantiledi. 40 UCLA öğrencisiyle karşılaştırıldığında, GPT-3 yalnızca insan performansını eşleştirmekle kalmadı, aynı zamanda insanların yaptığı hataları da yansıttı. AI modeli, sorunların %80’ini doğru bir şekilde çözdü, insan ortalamasını aştı, ancak en iyi insan performansçıların aralığına düştü.

Ekibin GPT-3’ün yeteneklerini, yayımlanmamış SAT analoji sorularıyla daha da test etti ve AI, insan ortalamasını aştı. Ancak kısa hikayelerden analoji çıkarmaya çalışırken biraz zorlandı, ancak daha yeni GPT-4 modeli daha iyi sonuçlar gösterdi.

Yapay Zekâ ve İnsan Bilişinin Arasındaki Uçurumu Köprüleme

UCLA araştırmacıları, yalnızca karşılaştırmalarla yetinmiyor. İnsan bilişiminden esinlenen bir bilgisayar modeli geliştiriyorlar ve yeteneklerini ticari AI modelleriyle sürekli olarak karşılaştırıyorlar. UCLA psikoloji profesörü ve ortak yazar Keith Holyoak, “Psikolojik AI modelimiz, GPT-3’ün son güncellemesine kadar analoji problemlerinde diğerlerinden daha iyi performans gösterdi, ancak GPT-3, daha iyi veya eşdeğer yetenekler sergiledi” dedi.

Ekibin, GPT-3’ün özellikle fiziksel uzayı anlama görevlerinde geride kaldığını tespit etti. Araç kullanımına ilişkin sorunlarda, GPT-3’ün çözümleri açıkça yanlış oldu.

Çalışmanın kıdemli yazarı Hongjing Lu, son iki yılda teknolojinin attığı adımlara, özellikle de yapay zekânın akıl yürütme yeteneklerine şaşırıyor. Ancak bu modellerin gerçekten “düşünüyor” gibi davranıp davranmadığını veya sadece insan düşüncesini taklit edip etmediğini hala tartışma konusu. Yapay zekânın bilişsel süreçlerine ilişkin içgörüler elde etmek, AI modellerinin arka ucuna erişimi gerektirir ve bu, AI’nin gelecekteki yol haritasını şekillendirebilir.

Webb, bu görüşü paylaşarak, “GPT modellerinin arka ucuna erişim, AI ve bilişsel araştırmacılara büyük ölçüde fayda sağlayacaktır. Şu anda, yalnızca girdilere ve çıktılara sınırlıyız ve arzu ettiğimiz kararlı derinliği缺 ediyor” dedi.