ChatGPT zaključuje i rješava probleme poput ljudi

Veliki jezični model GPT-3 može dovršiti složene zadatke razmišljanja i identificirati razumno rješenje za probleme bez izravne obuke na razini koja odgovara ili nadmašuje ljudske sudionike

Mladen Smrekar utorak, 1. kolovoza 2023. u 14:22
U jednom od eksperimenta, istraživači UCLA-e potaknuli su GPT-3 da pokuša predvidjeti sljedeću sliku u kompliciranom rasporedu oblika  📷 Tony Stella/UCLA
U jednom od eksperimenta, istraživači UCLA-e potaknuli su GPT-3 da pokuša predvidjeti sljedeću sliku u kompliciranom rasporedu oblika Tony Stella/UCLA

Jedno od obilježja ljudske inteligencije je sposobnost rješavanja novih problema s kojima se prije nisu susreli. Kognitivni znanstvenici vjeruju da se ovo rješavanje problema oslanja na ključno mentalno oruđe poznato kao "analogno rasuđivanje"; riječ je o sposobnosti uočavanja sličnosti između nepoznatog problema i onog s kojim smo se ranije susreli kako bi se pronašlo razumno rješenje. 

Prepoznavanje apstraktnih uzoraka

Veliki UI jezični model GPT-3 može dovršiti složene zadatke razmišljanja i identificirati razumno rješenje za probleme bez izravne obuke na razini koja odgovara ili nadilazi ljudske sudionike, zaključili su istraživači Kalifornijskog sveučilišta u Los Angelesu (UCLA).

Analogno zaključivanje u velikim jezičnim modelima 📷 UCLA
Analogno zaključivanje u velikim jezičnim modelima UCLA

Oni su otkrili da GPT-3 pokazuje snažnu sposobnost prepoznavanja apstraktnih uzoraka, koja se u većini testova podudara ili čak nadmašuje sudionike testiranja na ljudima i o tome izvijestili u časopisu Nature Human Behavior.

Sposobnost indukcije

U testiranju su korišteni razni tekstualni problemi s matričnim zaključivanjem, analogije nizova slova, verbalne analogije i analogije priča, od kojih sve uključuju obrazac koji treba identificirati i potom primijeniti na novu situaciju. Na primjer, jedan predstavljen problem bio je dovršiti obrazac "ljubav : mržnja :: bogat : ?" s točnim odgovorom "siromašan" (jer kao što je ljubav suprotna mržnji, bogat je suprotan siromašnom). 

GPT-3 pokazuje snažnu sposobnost prepoznavanja apstraktnih uzoraka 📷 Scimex
GPT-3 pokazuje snažnu sposobnost prepoznavanja apstraktnih uzoraka Scimex

Kako bi osigurali da GPT-3 ne može ponavljati odgovore iz skupova za obuku kojima je prethodno bio izložen, autori su osmislili mnoge zadatke i otkrili da GPT-3 pokazuje jaku sposobnost indukcije apstraktnog uzorka. Dakako, primjećuju istraživači UCLA-e, postoje ograničenja GPT-3 rezoniranja, budući da model nema dugoročno pamćenje i može dovršiti zadatke rezoniranja samo kada mu se pruži sav relevantan materijal. Također, zasad ostaje nejasno rješava li model te probleme na isti način na koji to rade ljudi.