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近年来像GPT-3这样的神经网络取得了显著进步生成的文本几乎与人类写作内容难以区分。令人惊讶的是GPT-3在解决数学问题和编程任务方面也表现出色。这一显著进步引发了一个问题GPT-3是否具有类似人类的认知能力
为了回答这个有趣的问题马克斯·普朗克生物控制论研究所的研究人员对GPT-3进行了一系列心理测试以评估其通用智能的各个方面。
这项研究发表在《PNAS》杂志上。
解析Linda问题一窥认知心理学的奥秘
马克斯·普朗克研究所的科学家Marcel Binz和Eric Schulz检查了GPT-3在决策、信息搜索、因果推理以及质疑初步直觉的能力。他们采用了经典的认知心理学测试包括著名的Linda问题。Linda问题引入了一个名叫Linda的虚构女性她热衷于社会正义反对核能。然后参与者被要求决定Linda是否是银行出纳员或者她既是银行出纳员又在女权运动中活跃。
GPT-3的回应与人类惊人地相似因为它犯了同样的直觉错误选择了第二个选项尽管从概率的角度来看这个选项的可能性较低。这一结果表明GPT-3的决策过程可能受到其训练中人类语言和提示回应的影响。
主动互动实现类人智能的途径
为了消除GPT-3可能只是复述记忆中的解决方案的可能性研究人员设计了一些具有类似挑战的新任务。他们的发现显示GPT-3在决策方面几乎与人类相当但在搜索特定信息和因果推理方面落后。
研究人员认为GPT-3从文本中被动接收信息可能是这种差异的主要原因因为主动与世界互动对于实现人类认知的全部复杂性至关重要。他们说随着用户越来越多地与GPT-3等模型互动未来的网络可以从这些互动中学习并逐步发展出更类似人类的智能。
Binz说“这种现象可能是因为GPT-3可能已经熟悉这个特定的任务它可能恰好知道人们通常对这个问题的回答。”
GPT-3的认知能力研究为神经网络的潜力和局限性提供了宝贵的见解。虽然GPT-3已经展示了令人印象深刻的人类决策技能但它仍然在人类认知的某些方面挣扎如信息搜索和因果推理。随着AI继续发展和从用户互动中学习观察未来的网络是否能够获得真正的类似人类的智能将是一件非常有趣的事情。
