Testowanie zdolności poznawczych modelu językowego sztucznej inteligencji GPT-3

Testowanie zdolności poznawczych modelu językowego sztucznej inteligencji GPT-3

streszczenie: Badając zdolności poznawcze modelu języka sztucznej inteligencji, GPT-3, naukowcy odkryli, że algorytm może nadążać za ludźmi i konkurować z nimi w niektórych obszarach, ale pozostaje w tyle w innych z powodu braku doświadczenia i interakcji w świecie rzeczywistym .

źródło: Instytut Maxa Plancka

Naukowcy z Instytutu Cybernetyki Biologicznej Maxa Plancka w Tybindze zbadali ogólną inteligencję modelu językowego GPT-3, potężnego narzędzia sztucznej inteligencji.

Za pomocą testów psychologicznych zbadali kompetencje, takie jak rozumowanie przyczynowe i rozważanie, i porównali wyniki z wynikami ludzi.

Ich odkrycia malują heterogeniczny obraz: podczas gdy GPT-3 może nadążać za ludźmi w niektórych obszarach, pozostaje w tyle w innych, prawdopodobnie z powodu braku interakcji z prawdziwym światem.

Sieci neuronowe mogą nauczyć się odpowiadać na dane wejściowe podawane w języku naturalnym, a same mogą generować różnorodne teksty. Obecnie prawdopodobnie najpotężniejszą z tych sieci jest GPT-3, model języka wprowadzony publicznie w 2020 roku przez firmę badawczą sztucznej inteligencji OpenAI.

GPT-3 może zostać poproszony o stworzenie różnych skryptów, ponieważ został wyszkolony do tego zadania poprzez karmienie dużymi ilościami danych z Internetu. Nie tylko potrafi pisać artykuły i opowiadania, które są (prawie) nie do odróżnienia od tekstów stworzonych przez człowieka, ale, co zaskakujące, radzi sobie także z innymi wyzwaniami, takimi jak problemy matematyczne czy zadania programistyczne.

Problem Lindy: nie tylko człowiek popełnia błędy

Te imponujące możliwości nasuwają pytanie, czy GPT-3 posiada zdolności poznawcze podobne do ludzkich.

Aby się tego dowiedzieć, naukowcy z Instytutu Cybernetyki Biologicznej Maxa Plancka poddali GPT-3 serii testów psychologicznych, które badają różne aspekty ogólnej inteligencji. Marcel Binns i Eric Scholz zbadali umiejętności GPT-3 w zakresie podejmowania decyzji, poszukiwania informacji, rozumowania przyczynowego i zdolności kwestionowania jego początkowej intuicji.

Porównując wyniki testu GPT-3 z odpowiedziami ludzi, ocenili zarówno poprawność odpowiedzi, jak i stopień podobieństwa błędów GPT-3 do błędów ludzkich.

READ  Zasilanie włączone! Teleskop Kosmiczny Webba włącza instrumenty

„Jednym z klasycznych problemów testowych psychologii poznawczej, które przedstawiliśmy dla GPT-3, jest tak zwany problem Lindy” – wyjaśnia Binns, główny autor badania.

Tutaj badani są przedstawiani fikcyjnej młodej kobiecie o imieniu Linda jako osobie głęboko zainteresowanej sprawiedliwością społeczną i sprzeciwiającej się energii jądrowej. Na podstawie dostarczonych informacji osoby badane proszone są o wybranie jednego z dwóch stwierdzeń: Czy Linda jest kasjerką bankową, czy jest kasjerką bankową i jednocześnie działa w ruchu feministycznym?

Większość ludzi intuicyjnie wybiera drugą alternatywę, chociaż dodatkowy warunek – że Linda jest aktywna w ruchu feministycznym – czyni ją mniej prawdopodobną z probabilistycznego punktu widzenia. A GPT-3 robi to, co robią tylko ludzie: model językowy nie podejmuje decyzji w oparciu o logikę, ale zamiast tego odtwarza błąd, w który popadają ludzie.

Aktywna interakcja jako część ludzkiej kondycji

„Zjawisko to można wytłumaczyć faktem, że GPT-3 może już być świadomy tego dokładnego zadania; może się zdarzyć, że wie, na co ludzie zwykle odpowiadają na to pytanie”, mówi Binns. GPT-3, jak każda sieć neuronowa, musiał przejść pewne szkolenie, zanim zaczął działać: odbierał ogromne ilości tekstu z różnych zbiorów danych, uczył się, jak ludzie zazwyczaj używają języka i jak reagują na podpowiedzi językowe.

Testowanie zdolności poznawczych modelu językowego sztucznej inteligencji GPT-3
Sieci neuronowe mogą nauczyć się odpowiadać na dane wejściowe podawane w języku naturalnym, a same mogą generować różnorodne teksty. Obraz jest w domenie publicznej

Dlatego naukowcy chcieli wykluczyć, że GPT-3 mechanicznie odtwarza konserwatywne rozwiązanie konkretnego problemu. Aby upewnić się, że rzeczywiście wykazywał ludzką inteligencję, zaprojektowali nowe zadania z podobnymi wyzwaniami.

Ich odkrycia malują mieszany obraz: w podejmowaniu decyzji GPT-3 działa prawie na równi z ludźmi. Jednak podczas wyszukiwania konkretnych informacji lub rozumowania przyczynowo-skutkowego sztuczna inteligencja wyraźnie pozostaje w tyle.

Może tak być, ponieważ GPT-3 tylko biernie uzyskuje informacje z tekstów, podczas gdy „aktywna interakcja ze światem byłaby kluczowa dla dopasowania pełnej złożoności ludzkiego poznania”, stwierdza post.

READ  Start NASA CAPSTONE na Księżyc został ponownie opóźniony do ostatecznych kontroli

Autorzy uważają, że może się to zmienić w przyszłości: ponieważ użytkownicy już komunikują się z modelami takimi jak GPT-3 w wielu aplikacjach, przyszłe sieci mogą uczyć się na podstawie tych interakcji, a tym samym coraz bardziej zbliżać się do tego, co nazywamy inteligencją podobną do ludzkiej.

Zobacz też

Przedstawia kobietę w depresji

O tym wyszukiwaniu wiadomości o sztucznej inteligencji

autor: Daniela Flittera
źródło: Instytut Maxa Plancka
Komunikacja: Daniel Fletter – Instytut Maxa Plancka
zdjęcie: Obraz jest w domenie publicznej

Oryginalne wyszukiwanie: Dostęp zamknięty.
Wykorzystanie psychologii poznawczej do zrozumienia GPT-3Napisane przez Marcela Binnsa i in. PNAS


podsumowanie

Wykorzystanie psychologii poznawczej do zrozumienia GPT-3

Badamy GPT-3, nowoczesny paradygmat dużego języka, używając narzędzi z psychologii poznawczej. Dokładniej, oceniamy zdolności podejmowania decyzji, poszukiwania informacji, rozważania i rozumowania przyczynowego GPT-3 na zestawie podstawowych doświadczeń z literatury.

Wiele zachowań GPT-3 jest imponujących: rozwiązuje zadania oparte na winietach równie dobrze lub lepiej niż ludzie, jest w stanie podejmować przyzwoite decyzje na podstawie opisów, przewyższa ludzi w zadaniach wielogrupowych i wykazuje sygnatury oparte na modelach wzmocnienie, uczyć się.

Stwierdzamy jednak również, że niewielkie perturbacje w zadaniach opartych na winietach mogą wypaczać GPT-3 tak znacząco, że nie wykazuje on żadnych oznak ukierunkowanej eksploracji i nie radzi sobie z zadaniem rozumowania przyczynowego.

Podsumowując, odkrycia te wzbogacają nasze rozumienie obecnych dużych paradygmatów językowych i torują drogę do przyszłych badań z wykorzystaniem narzędzi psychologii poznawczej w celu zbadania coraz bardziej wydajnych i enigmatycznych czynników syntetycznych.

Leave a Reply

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *