Американские психологи провели исследование, в котором проверили способность языковой модели GPT-3 решать задачи аналогичного мышления. Используя метод прогрессивных матриц Рейвена, модель показала большую точность ответов, чем студенты старших курсов колледжа.
Аналогичное мышление, которое является частью интеллектуального развития у людей, заключается в способности находить решение на основе аналогии с похожей ситуацией.
Ученые хотели проверить, способна ли GPT-3 использовать это мышление. Для этого были созданы задачи, которые модель не встречала ранее.Модель GPT-3 показала удивительные результаты, решая задачи аналогичного мышления с минимальным количеством примеров. Она неплохо справилась с задачами, в которых нужно было проводить аналогии между предложениями или абзацами. Однако, вопросы, требующие пространственного мышления, оказались сложными для модели.
Сравнивая результаты модели с результатами студентов колледжа, исследователи обнаружили, что GPT-3 давала большее количество правильных ответов. Она совершала те же ошибки, что и люди, что свидетельствует о схожем процессе принятия решений.
Исследователи также предложили модели задачи из стандартизированного теста SAT. GPT-3 справилась с ними наравне или лучше, чем контрольная группа людей. Это подтверждает, что модель может понимать аналогии и справляться с задачами, не имея прямого указания на решение.
Однако, несмотря на впечатляющие результаты, ученые отмечают, что модель не была обучена конкретно на задачах из исследования. Они также отмечают, что ограниченный доступ к внутренностям модели мешает полному пониманию процессов мышления.
Исследование, опубликованное в журнале Nature Human Behaviour, открывает новые вопросы о природе мышления моделей и возможности их имитации человеческого мышления.
Может быть, перед нами новый тип мышления, который следует исследовать дальше.По материалам ctnews.ru
Свежие комментарии