Els LLM tenen habilitats cognitives avançades, segons un estudi de la Universitat de Califòrnia
En breu
La investigació experimental del Computational Vision and Learning Laboratory de la Universitat de Califòrnia ha demostrat que els grans models lingüístics (LLM) poden pensar com les persones i no imitar el nostre pensament basat en estadístiques.
Els LLM tenen la capacitat de raonar des de zero i la inducció de patrons abstractes, que és la base de la intel·ligència humana.
Aquest descobriment posa fi al debat sobre si els LLM "pensen" com els humans o només imiten el pensament humà.
Un estudi pioner realitzat pel Computational Vision and Learning Laboratory, allotjat a la Universitat de Califòrnia, ha posat llum sobre les veritables capacitats dels LLM. Sota el lideratge meticulós del professor Hongjing Lu, aquesta empresa de recerca ha cridat l'atenció per les seves troballes autoritzades, tal com es va publicar a Número recent de Nature Human Behavior sota el títol "Raonament emergent per analogia en grans models de llenguatge."
Potenciar els LLM
El quid d'aquest descobriment revelador depèn de la confirmació empírica que els LLM del calibre de GPT-3 i més enllà no només han aconseguit la paritat amb les capacitats humanes de resolució de problemes sinó que, en certs aspectes, les han superat. En particular, aquestes capacitats s'estenen als dominis on els LLM s'enfronten a:
- Nous reptes no trobats fins ara.
- L'exigència d'un raonament sense restriccions sense indicis directes d'entrenament.
- La necessitat d'abstraure les induccions de patrons, personificant la capacitat d'analogia.
Desvetllament del raonament analògic
En el cor de intel·ligència humana resideix la capacitat per excel·lència de raonar per analogia, un procés que transcendeix el simple mimetisme. Aquesta capacitat innata d'abstracció, essencial per a la cognició humana, fa temps que diferencia la intel·ligència humana. És dins d'aquest context que la demostració de raonament analògic dels LLM adquireix una importància cabdal. Aquest assoliment representa una fita crítica cap a aquest assolir l'AGI, ja que subratlla una faceta indispensable per a la realització d'AGI.
Resolució del debat persistent
Les conclusions de l'estudi van deixar reposar debats de llarga durada que han impregnat el camp del desenvolupament d'IA i AGI:
- La naturalesa de la cognició dels LLM, tant si reflecteix els processos cognitius humans com si simplement els emula.
- Fins a quin punt el "pensament" dels LLM transcendeix el mimetisme estadístic i incorpora un autèntic compromís cognitiu.
Implicacions clau
Les implicacions d'aquesta investigació reverberen en múltiples dimensions:
- Equivalència cognitiva: L'evidència empírica demostra que els LLM realment posseeixen processos cognitius semblants a les facultats mentals humanes.
- Comprensió dels processos computacionals: Tot i que la mecànica complexa de les representacions relacionals emergents dels LLM justifiquen una exploració addicional, és evident que la seva base computacional divergeix notablement de la intel·ligència biològica.
Elevació de LLM
A més, aquest estudi significa una coyuntura fonamental en delinear tres elements per excel·lència que impulsarien els LLM des d'aparents humanoides a la paritat intel·lectual amb els humans:
I. Objectius autònoms i motivació: Integrar els LLM amb motivacions i objectius intrínsecs.
II. Memòria a llarg termini: Equipar els LLM amb capacitats de memòria duradores.
III. Comprensió sensorial multimodal: Inculcar als LLM una comprensió física del món, arrelada en experiències sensorials polièdriques.
La interacció dinàmica entre la intel·ligència computacional i la singularitat cognitiva humana està a punt de tornar-sedefine la trajectòria del desenvolupament de l'AGI, amb implicacions tangibles per a diversos sectors que van des de la tecnologia fins a la investigació científica.
El Canal Telegram va oferir ajuda per a la creació de l'article.
Llegeix més sobre AI:
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
més articles
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
