LLM mają zaawansowane zdolności poznawcze, według badania przeprowadzonego na Uniwersytecie Kalifornijskim
W skrócie
Badania eksperymentalne przeprowadzone przez Computational Vision and Learning Laboratory na Uniwersytecie Kalifornijskim wykazały, że duże modele językowe (LLM) mogą myśleć jak ludzie, a nie naśladować nasze myślenie oparte na statystykach.
LLM mają zdolność rozumowania od podstaw i indukcji abstrakcyjnych wzorców, co jest podstawą ludzkiej inteligencji.
To odkrycie kończy debatę na temat tego, czy LLM „myślą” jak ludzie, czy tylko naśladują ludzkie myślenie.
Pionierskie badanie przeprowadzone przez Computational Vision and Learning Laboratory, mieszczące się na Uniwersytecie Kalifornijskim, rzuciło światło na prawdziwe możliwości LLM. Pod skrupulatnym kierownictwem profesora Hongjing Lu, to przedsięwzięcie badawcze przyciągnęło uwagę dzięki autorytatywnym odkryciom, opublikowanym w Najnowszy numer Nature Human Behaviour pod tytułem "Wyłaniające się rozumowanie przez analogię w dużych modelach językowych."
Wzmacnianie LLM
Sedno tego odkrywczego odkrycia opiera się na empirycznym potwierdzeniu, że LLM kalibru GPT-3 i poza nią, nie tylko osiągnęły poziom ludzkich możliwości rozwiązywania problemów, ale pod pewnymi względami je przekroczyły. Warto zauważyć, że możliwości te rozciągają się na domeny, w których LLM mają do czynienia z:
- Nowe wyzwania, których wcześniej nie było.
- Żądanie nieskrępowanego rozumowania pozbawionego bezpośrednich wskazówek szkoleniowych.
- Konieczność abstrakcyjnych indukcji wzorców, uosabiająca umiejętność analogizacji.
Odsłanianie rozumowania analogicznego
Sercem ludzka inteligencja tkwi w kwintesencji zdolności rozumowania przez analogię, procesu, który wykracza poza zwykłą mimikrę. Ta wrodzona zdolność do abstrakcji, niezbędna dla ludzkiego poznania, od dawna wyróżnia ludzką inteligencję. To właśnie w tym kontekście demonstracja analogicznego rozumowania przez LLM nabiera ogromnego znaczenia. Osiągnięcie to stanowi ważny kamień milowy w kierunku osiągnięcie AGI, ponieważ podkreśla aspekt niezbędny do realizacji AGI.
Rozwiązanie uporczywej debaty
Wyniki badania kładą kres długotrwałym debatom, które przenikały dziedzinę rozwoju sztucznej inteligencji i AGI:
- Natura poznania LLM – czy odzwierciedla ludzkie procesy poznawcze, czy tylko je naśladuje.
- Stopień, w jakim „myślenie” LLM wykracza poza statystyczną mimikrę i ucieleśnia prawdziwe zaangażowanie poznawcze.
Kluczowe implikacje
Implikacje tych badań odbijają się echem w wielu wymiarach:
- Równoważność poznawcza: Dowody empiryczne potwierdzają, że LLM rzeczywiście posiadają procesy poznawcze podobne do ludzkich zdolności umysłowych.
- Zrozumienie procesów obliczeniowych: Podczas gdy skomplikowana mechanika pojawiających się relacyjnych reprezentacji LLM uzasadnia dalsze badania, oczywiste jest, że ich podstawa obliczeniowa znacznie odbiega od inteligencji biologicznej.
Podnoszenie LLM
Co więcej, badanie to oznacza kluczowy punkt zwrotny poprzez nakreślenie trzech kwintesencji elementów, które napędzałyby LLM od humanoidalnych pozorów do intelektualnego równorzędności z ludźmi:
I. Autonomiczne cele i motywacja: Zakorzenienie LLM z wewnętrznymi motywacjami i celami.
II. Pamięć długoterminowa: Wyposażanie LLM w trwałe pojemności pamięci.
III. Multimodalne rozumienie sensoryczne: Zaszczepienie LLM fizycznym zrozumieniem świata, zakorzenionym w wieloaspektowych doświadczeniach zmysłowych.
Dynamiczna interakcja między inteligencją obliczeniową a ludzką wyjątkowością poznawczą może ponownie się zmienićdefine trajektorię rozwoju AGI, z wymiernymi konsekwencjami dla różnych sektorów, od technologii po badania naukowe.
Połączenia Kanał telegramu udzielił pomocy przy tworzeniu artykułu.
Przeczytaj więcej o sztucznej inteligencji:
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
