- Ало, Петров ли е?
- Не, тук няма Петров.
- О, извинявайте, много съжалявам, избрал съм грешно!
- Няма нищо, не се притеснявайте господине, ние всички вече двайсет години избираме грешно!
Съществуват противоположни мнения относно способността на изкуствения интелект да мисли като човек. Досега трябваше само да се намерят убедителни доказателства в полза на едното или другото мнение, което китайските учени са успели да направят. Наскоро те публикуваха статия в списание Nature Machine Intelligence, в която за първи път с факти в ръка обосноваха основната идентичност на изкуствения интелект и човешкото мислене.
„Разбирането на това как хората концептуализират и класифицират естествените обекти осигурява критично важни прозрения за възприятието и когнитивните способности. С появата на големите езикови модели (LLM) възниква ключов въпрос: могат ли тези модели да създават подобни на човешките представи за обекти въз основа на езикови и мултимодални данни?“казва екипът встатията, публикувана в рецензираното списание Nature Machine IntelligenceИзследването е проведено от изследователи от Китайската академия на науките (CAS) и Южнокитайския технологичен университет. Те са използвали големите езикови модели ChatGPT-3.5 и Gemini Pro Vision 1.0. Първият модел е работил само с текст, докато вторият е използвал и изображения (мултимодални данни).В своето изследване учените се основават на класически поведенчески модели, които обикновено се използват в психиатрията за оценка на когнитивните функции на пациентите. По-специално те използвали метода на тройните оценки, когато от три елемента е необходимо да се отстрани този, който явно не съответства на другите два.В процеса на работа хората са били подложени на невроизображения (fMRI и други подобни изследвания), за да се установи как и къде в мозъка се формират моделите, свързани с мисленето по време на задачите. Големите езикови модели също бяха изследвани, за да се види как и къде „отлагат“ данните, докато изпълняват същите задачи като хората.
Най-общо казано, хората и големите езикови модели са изучавали „естествените обекти“, представени им от учените, като са ги категоризирали по десетки параметри и са ги подреждали (сортирали) в главите си или в базата данни за обучение в такъв ред, че да съответстват на картината на света.
В този процес учените събрали данни за 4,7 милиона тройни оценки от 1854 обекта, които съществуват в реалния свят като животни, растения, храна, мебели, дрехи и превозни средства. В процеса на работа те идентифицирали 66 параметъра, които могат да се използват за оценка на основните сходства между когнитивното опознаване на обекти от хора и машини. Параметрите, избрани от учените са по-широки от прости понятия като това дали дадена вещ се отнася за храна или за дрехи. Бяха взети предвид текстурата, температурата, разликите в околната среда и дори възприемането от възрастни и деца.
Оказало се, че на базово ниво изкуственият интелект подрежда данните за обектите по подобен начин, както това става в съответните области на човешкия мозък. В същото време текстовият модел се оказа по-„човешки“ от мултимодалния модел. Но и двата демонстрираха схема за анализ и класификация на обекти, макар и не човешка, но сходна по своята основа.
Между изкуствения интелект и човека има повече общи неща, отколкото се смяташе досега, обобщават учените. Новата работа ще помогне за по-точното разбиране на логиката, която ръководи AI, което ще го направи още по-добър.
Коментари в сайта (0)
Все още няма коментари. Бъди първият!