GPT İnsanların Karar Verme ve Sezgisini Taklit Edebilir Mi?

Son yıllarda, GPT-3 gibi sinir ağları önemli ölçüde ilerlemiş ve neredeyse insan tarafından yazılmış içeriğin ayırt edilemeyeceği metinler üretmiştir. Şaşırtıcı bir şekilde, GPT-3 ayrıca matematik problemleri ve programlama görevleri gibi zorlukları ele alma konusunda da yeteneklidir. Bu dikkat çekici ilerleme, GPT-3’ün insan benzeri bilişsel yeteneklere sahip olup olmadığını sorgulamaya yol açar.

Bu soruyu cevaplamak amacıyla, Max Planck Enstitüsü için Biyolojik Sibernetik alanında çalışan araştırmacılar, GPT-3’ü genel zekanın çeşitli yönlerini değerlendiren bir dizi psikolojik teste tabi tutmuşlardır.

Araştırma PNAS sitesinde yayımlanmıştır.

Linda Probleminin Çözülmesi: Bilişsel Psikolojiye Bir Bakış

Max Planck Enstitüsü’nden Marcel Binz ve Eric Schulz, GPT-3’ün karar verme, bilgi arama, neden-sonuç ilişkisi kurma ve ilk sezgisini sorgulama yeteneklerini incelediler. Klasik bilişsel psikoloji testlerini, özellikle de kurgusal bir kadın olan Linda’yı tanıtan ve sosyal adaleti destekleyen, nükleer enerjiye karşı çıkan Linda problemini kullandılar. Katılımcılardan Linda’nın bir bankada çalışıp çalışmadığı veya aynı zamanda feminist hareket içinde aktif olup olmadığına karar vermeleri istendi.

GPT-3’ün yanıtı, insanların yanıtı ile şaşırtıcı bir şekilde benzerdi, ikinci seçeneği, olasılık açısından daha az olası olmasına rağmen seçti. Bu sonuç, GPT-3’ün karar verme sürecinin, insan dili ve yanıtları üzerine eğitilmesi nedeniyle etkilenmiş olabileceğini gösteriyor.

Etkin Etkileşim: İnsan Benzeri Zeka Elde Etmenin Yolu Mu?

GPT-3’ün sadece ezberlenmiş bir çözümü üretip üretmediğini ortadan kaldırmak için araştırmacılar, benzer zorlukları içeren yeni görevler tasarladılar. Bulguları, GPT-3’ün karar verme konusunda insanlarla neredeyse aynı performans gösterdiğini, ancak bilgi arama ve neden-sonuç ilişkisi kurma konusunda geri kaldığını gösterdi.

Araştırmacılar, GPT-3’ün metinlerden pasif olarak bilgi almasının, bu farklılığın ana nedeni olabileceğini düşünüyorlar, çünkü insan bilişinin tam karmaşıklığını elde etmek için dünya ile aktif etkileşim çok önemlidir. Gelecekteki ağların, kullanıcıların etkileşimlerinden öğrenerek ve giderek daha insan benzeri zeka geliştirebileceğini söylüyorlar.

“Bu olgu, GPT-3’ün bu görevi zaten biliyor olabileceği gerçeğiyle açıklanabilir; insanların bu soruya genellikle nasıl cevap verdiklerini biliyor olabilir,” diyor Binz.

GPT-3’ün bilişsel yeteneklerini incelemek, sinir ağlarının potansiyeli ve sınırları hakkında değerli bilgiler sağlar. GPT-3, insan benzeri karar verme becerileri sergilemiştir, ancak bilgi arama ve neden-sonuç ilişkisi kurma gibi insan bilişinin belirli yönleriyle hala mücadele etmektedir. Yapay zeka, kullanıcı etkileşimlerinden öğrenmeye devam ettikçe, gelecekteki ağların gerçek insan benzeri zeka elde edip edemeyeceğini gözlemlemek ilginç olacaktır.