Можливості аналогічного мислення штучного інтелекту: виклик інтелекту людини?

Аналогічне мислення, унікальна здатність людини розв’язувати незнайомі проблеми, проводячи паралелі з відомими проблемами, давно вважається особливою когнітивною функцією людини. Однак революційне дослідження, проведене психологами Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі, представляє переконливі висновки, які можуть змусити нас переосмислити це.

GPT-3: дорівнює інтелекту людини?

Дослідження Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі показало, що GPT-3, модель мови штучного інтелекту, розроблена OpenAI, демонструє здатності до мислення майже на рівні з студентами коледжу, особливо коли мова йде про розв’язання проблем, подібних до тих, які зустрічаються в тестах на інтелект і стандартизованих екзаменах, таких як SAT. Це відкриття, опубліковане в журналі Природа людської поведінки, піднімає цікаве питання: чи імітує GPT-3 людське мислення завдяки своїй широкій базі даних мови, чи це новий когнітивний процес?

Точні механізми роботи GPT-3 залишаються невідомими, що залишає дослідників Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі цікавими щодо механізму його аналогічного мислення. Незважаючи на вражаючі результати GPT-3 у певних завданнях з мисленням, інструмент не без вад. Тейлор Вебб, головний автор дослідження та постдокторант Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі, зазначив: “Хоча наші результати вражаючі, важливо підкреслити, що ця система має суттєві обмеження. GPT-3 може виконувати аналогічне мислення, але воно має труднощі з завданнями, які є тривіальними для людей, такими як використання інструментів для фізичної задачі.”

Можливості GPT-3 були перевірені за допомогою завдань, натхнених прогресивними матрицями Рейвена – тестом, що включає складні послідовності фігур. Перетворивши зображення у текстовий формат, який міг розшифрувати GPT-3, Вебб забезпечив, що ці завдання були абсолютно новими для штучного інтелекту. Коли порівнювали з 40 студентами Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі, GPT-3 не тільки дорівнював результатам людини, але й повторював помилки людей. Модель штучного інтелекту правильно розв’язала 80% завдань, перевищуючи середній результат людини, але залишаючись у межах результатів найкращих людей.

Команда далі досліджувала можливості GPT-3 за допомогою неопублікованих аналогічних питань SAT, і штучний інтелект перевершив середній результат людини. Однак він трохи помилявся, коли намагався проводити аналогії з коротких історій, хоча новіша модель GPT-4 показала покращені результати.

Переповнення розриву між штучним інтелектом і людською когніцією

Дослідники Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі не зупиняються на простих порівняннях. Вони розпочали розробку комп’ютерної моделі, натхненної людською когніцією, постійно порівнюючи її можливості з комерційними моделями штучного інтелекту. Кіт Голійок, професор психології Університету Каліфорнії у Лос-Анджелесі та співавтор, зазначив: “Наша психологічна модель штучного інтелекту перевершувала інші у завданнях з аналогіями до останнього оновлення GPT-3, яке показало вищі або еквівалентні можливості.”

Однак команда визначила певні області, у яких GPT-3 відставав, особливо у завданнях, що вимагають розуміння фізичного простору. У завданнях, пов’язаних з використанням інструментів, рішення GPT-3 були значно невірними.

Хонджін Лу, старший автор дослідження, висловив здивування щодо стрибків у технологіях за останні два роки, особливо у здатності штучного інтелекту до мислення. Але питання, чи ці моделі дійсно “думають” як люди, чи просто імітують людську думку, залишається відкритим. Пошук прозрінь у когнітивні процеси штучного інтелекту вимагає доступу до моделей штучного інтелекту, що може сформувати майбутню траєкторію розвитку штучного інтелекту.

Відповідаючи на це почуття, Вебб висновує: “Доступ до моделей GPT значно допоможе дослідникам штучного інтелекту та когнітивних процесів. Наразі ми обмежені лише входами та виходами, і це не має того вирішального рівня, до якого ми прагнемо.”