GPT Có Thể Sao Chép Quá Trình Ra Quyết Định và Trực Giác Của Con Người?

Trong những năm gần đây, các mạng nơ-ron như GPT-3 đã phát triển đáng kể, tạo ra văn bản gần như không thể phân biệt với nội dung được viết bởi con người. Điều đáng ngạc nhiên là GPT-3 cũng giỏi trong việc giải quyết các thách thức như toán học và lập trình. Tiến bộ đáng kể này dẫn đến câu hỏi: liệu GPT-3 có khả năng nhận thức giống con người?

Để trả lời câu hỏi thú vị này, các nhà nghiên cứu tại Viện Max Planck về Cơ học Sinh học đã tiến hành một loạt các thử nghiệm tâm lý đối với GPT-3, đánh giá các khía cạnh khác nhau của trí thông minh chung.

Nghiên cứu này được công bố trên PNAS.

Giải Mã Vấn Đề Linda: Một Nhìn Sâu vào Tâm Lý Học Nhận Thức

Marcel Binz và Eric Schulz, các nhà khoa học tại Viện Max Planck, đã kiểm tra khả năng của GPT-3 trong việc ra quyết định, tìm kiếm thông tin, suy luận nguyên nhân và khả năng đặt câu hỏi về trực giác ban đầu của nó. Họ sử dụng các thử nghiệm tâm lý học cổ điển, bao gồm cả vấn đề Linda nổi tiếng, giới thiệu một người phụ nữ hư cấu tên Linda, người đam mê công lý xã hội và phản đối năng lượng hạt nhân. Người tham gia sau đó được yêu cầu quyết định xem Linda có phải là một nhân viên ngân hàng, hay cô ấy là một nhân viên ngân hàng và đồng thời hoạt động trong phong trào nữ quyền.

Phản ứng của GPT-3 rất giống với phản ứng của con người, vì nó đã thực hiện cùng một lỗi trực giác khi chọn tùy chọn thứ hai, mặc dù nó ít có khả năng hơn từ góc độ xác suất. Kết quả này cho thấy quá trình ra quyết định của GPT-3 có thể bị ảnh hưởng bởi việc đào tạo ngôn ngữ và phản hồi của con người.

Tương Tác Chủ Động: Con Đường Đạt Được Trí Tuệ Giống Con Người?

Để loại bỏ khả năng GPT-3 chỉ đơn giản là sao chép một giải pháp đã được ghi nhớ, các nhà nghiên cứu đã tạo ra các nhiệm vụ mới với những thách thức tương tự. Phát hiện của họ cho thấy GPT-3 đã thực hiện gần như tương đương với con người trong việc ra quyết định nhưng chậm hơn trong việc tìm kiếm thông tin cụ thể và suy luận nguyên nhân.

Các nhà nghiên cứu tin rằng việc GPT-3 nhận thông tin một cách thụ động từ văn bản có thể là nguyên nhân chính của sự khác biệt này, vì tương tác chủ động với thế giới là điều cần thiết để đạt được sự phức tạp đầy đủ của nhận thức con người. Họ nói rằng khi người dùng ngày càng tương tác với các mô hình như GPT-3, các mạng lưới tương lai có thể học hỏi từ những tương tác này và dần dần phát triển trí tuệ giống con người.

“Hiện tượng này có thể được giải thích bởi thực tế rằng GPT-3 có thể đã quen thuộc với nhiệm vụ chính xác này; nó có thể biết người dân thường trả lời câu hỏi này như thế nào,” Binz nói.

Khảo sát khả năng nhận thức của GPT-3 cung cấp những hiểu biết quý giá về tiềm năng và hạn chế của mạng nơ-ron. Mặc dù GPT-3 đã thể hiện khả năng ra quyết định giống con người ấn tượng, nhưng nó vẫn gặp khó khăn với một số khía cạnh của nhận thức con người, chẳng hạn như tìm kiếm thông tin và suy luận nguyên nhân. Khi AI tiếp tục phát triển và học hỏi từ tương tác của người dùng, sẽ rất thú vị khi quan sát liệu các mạng lưới tương lai có thể đạt được trí tuệ giống con người thực sự.