Чи може GPT відтворити прийняття рішень людини та інтуїцію?

За останні роки нейронні мережі, такі як GPT-3, значно покращились, створюючи текст, який майже не відрізняється від написаного людиною. Сюрпризом є те, що GPT-3 також успішно справляється із завданнями, такими як математичні проблеми та програмування. Цей видатний прогрес призводить до питання: чи володіє GPT-3 людськими когнітивними здібностями?

Аби відповісти на це цікаве питання, дослідники з Інституту біологічної кібернетики імені Макса Планка піддали GPT-3 серії психологічних тестів, які оцінювали різні аспекти загальної інтелектуальності.

Дослідження було опубліковано в PNAS.

Розгадка проблеми Лінди: погляд у когнітивну психологію

Марсель Бінц і Ерік Шульц, вчені з Інституту Макса Планка, вивчали можливості GPT-3 у прийнятті рішень, пошуку інформації, каузальному rozumінні та здатності сумніватися у своїй початковій інтуїції. Вони використовували класичні тести когнітивної психології, включаючи добре відому проблему Лінди, яка вводить вигадану жінку на ім’я Лінда, яка захоплюється соціальною справедливістю та опозицією до ядерної влади. Учасників потім просять вирішити, чи є Лінда касиром банку, чи вона касир і водночас активістка феміністського руху.

Відповідь GPT-3 була вражаюче схожа на людську, оскільки вона зробила ту саму інтуїтивну помилку, вибравши другий варіант, незважаючи на те, що він менш імовірний з точки зору ймовірності. Це говорить про те, що процес прийняття рішень GPT-3 може бути під впливом його навчання на людській мові та відповідях на промпти.

Активна взаємодія: шлях до досягнення людського інтелекту?

Аби виключити можливість того, що GPT-3 просто відтворює запам’ятоване рішення, дослідники створили нові завдання з подібними викликами. Їхні висновки показали, що GPT-3 виконував майже на рівні з людьми у прийнятті рішень, але відставав у пошуку конкретної інформації та каузальному rozumінні.

Дослідники вважають, що пасивне сприйняття інформації з текстів може бути основною причиною цього розходження, оскільки активна взаємодія зі світом є важливою для досягнення повної складності людського когнітивного процесу. Вони кажуть, що коли користувачі все більше взаємодіють з моделями, такими як GPT-3, майбутні мережі можуть навчатися з цих взаємодій та поступово розвивати все більш людський інтелект.

“Це явище можна пояснити тим, що GPT-3 може вже бути знайомим з цією конкретною задачею; воно може трапитися, що люди звичайно відповідають на це питання,” каже Бінц.

Дослідження когнітивних здібностей GPT-3 надає цінні знання про потенціал та обмеження нейронних мереж. Хоча GPT-3 продемонстрував вражаючі людські здібності прийняття рішень, воно все ще бореться з певними аспектами людського когнітивного процесу, такими як пошук інформації та каузальне rozumіння. Коли штучний інтелект продовжує розвиватися та навчатися з взаємодій користувачів, буде цікаво спостерігати, чи зможуть майбутні мережі досягнути справжнього людського інтелекту.