Можливості аналогічного мислення штучного інтелекту: виклик людському інтелекту?

Аналогічне мислення, унікальна здатність, яка належить людям, щоб розв’язувати незнайомі проблеми, проводячи паралелі з відомими проблемами, давно вважається особливою когнітивною функцією людини. Однак революційне дослідження, проведене психологами UCLA, представляє переконливі висновки, які можуть змусити нас переосмислити це.

GPT-3: порівняння з людським інтелектом?

Дослідження UCLA показало, що GPT-3, мова штучного інтелекту, розроблена OpenAI, демонструє здатності до мислення майже на рівні з студентами коледжу, особливо коли їм доручають розв’язувати проблеми, подібні до тих, які бачать у тестах на інтелект і стандартизованих іспитах, таких як SAT. Це відкриття, опубліковане в журналі Nature Human Behaviour, піднімає цікаве питання: чи імітує GPT-3 людське мислення завдяки своїй широкій базі даних мовної підготовки, чи це означає, що воно використовує зовсім новий когнітивний процес?

Точні механізми роботи GPT-3 залишаються невідомими, що залишає дослідників UCLA цікавими щодо механізму його аналогічного мислення. Незважаючи на похвальну роботу GPT-3 на певних завданнях з мислення, інструмент не є безпомилковим. Тейлор Вебб, основний автор дослідження і постдокторант UCLA, зазначив: “Хоча наші висновки 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, який включає складні послідовності фігур. Перетворивши зображення у текстовий формат, який міг розшифрувати GPT-3, Вебб забезпечив, що ці завдання були зовсім новими для штучного інтелекту. Коли порівняно з 40 студентами UCLA, GPT-3 не тільки дорівнював людській діяльності, але також повторював помилки людей. Модель штучного інтелекту правильно розв’язала 80% завдань, перевищуючи середній людський бал, але залишаючись у межах діапазону найкращих людських виконавців.

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

Зміна розриву між штучним інтелектом і людською когніцією

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

Однак команда визначила певні області, де GPT-3 відставав, особливо у завданнях, які вимагають розуміння фізичного простору. У завданнях, які включали використання інструментів, рішення GPT-3 були суттєво невірними.

Хонджін Лу, старший автор дослідження, висловив здивування від стрибків у технологіях за останні два роки, особливо у можливостях штучного інтелекту до мислення. Але чи ці моделі дійсно “думають” як люди, чи просто імітують людську думку, залишається предметом дискусії. Пошук розуміння когнітивних процесів штучного інтелекту вимагає доступу до внутрішньої частини моделей штучного інтелекту, що може сформувати майбутню траєкторію розвитку штучного інтелекту.

Відповідаючи на це відчуття, Вебб підсумовує: “Доступ до внутрішньої частини моделей GPT суттєво допоможе дослідникам штучного інтелекту і когнітивістиці. Наразі ми обмежені лише входами і виходами, і це не має того рівня глибини, до якого ми прагнемо”.