Süni intellektin insanlara həmişə harada uduzduğu aşkar edilib...

...Müasir dil modelləri mürəkkəb mətnlər yazmağa və məntiqi problemləri həll etməyə qadirdir, lakin sadə bir diqqət müddəti testi ilə qarşılaşdıqda aciz qalırlar.

Bir qrup müstəqil tədqiqatçı süni intellekt üçün klassik psixologiya təcrübəsini uyğunlaşdıraraq neyron şəbəkələrinin işləməsi ilə insan beyni arasındakı fundamental fərqləri ortaya qoyub.

SİA xəbər verir ki, məqalə PNAS Nexus jurnalında dərc olunub.

Stroop testinin ənənəvi versiyasında iştirakçılara fərqli bir mürəkkəb çalarında çap olunmuş rənglərin adları göstərilir. Məsələn, "qırmızı" sözü mavi rəngdə yazıla bilər.

İştirakçı mürəkkəbin rəngini adlandırmalı və sözü oxumaq üçün avtomatik istəyi boğmalıdır.

Psixoloqlar bu texnikadan icra nəzarətini - bir tapşırığa diqqət yetirmək və diqqəti yayındıran amilləri görməməzlikdən gəlmək qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün istifadə edirlər.

Alimlər bu testdə GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet və Gemini 2.5 daxil olmaqla məşhur sistemləri sınaqdan keçiriblər.

Məlum olub ki, bütün modellər beş sözdən ibarət qısa siyahılarla əla nəticə göstəriblər: onların dəqiqliyi 90 faizi keçib.

Lakin, tapşırıq ölçüsü artdıqca nəticələr kəskin şəkildə pisləşdi. Siyahı 40 sözə qədər genişləndirildikdə, GPT-4o-nun dəqiqliyi 15 faizə düşdü.

Claude 3.5 Sonnet modeli 20 sözlə sabit nəticələr göstərdi, lakin ardıcıllığı daha da uzatdıqdan sonra onun performansı 24 faizə düşdü.

Neyron şəbəkələri sadəcə orijinal təlimatı "yaddaşlarında" uzun müddət saxlaya bilmədi və şrift rəngini nəzərə almadan sözləri özləri oxumağa keçdilər.

İnsan beyni, eyni avtomatik oxuma vərdişinə tabe olsa da, iradə gücü ilə çox uzun stimul ardıcıllıqlarında belə diqqəti saxlaya bilir.

Neyron şəbəkələrində bu qabiliyyət yoxdur.

Tədqiqatçılar bunu müasir dil modellərinin arxitekturasındakı fundamental məhdudiyyətlərlə əlaqələndirirlər.

Problem uzun ardıcıllıqlarla işləyərkən ortaya çıxır, burada təlimatı eyni vaxtda izləmək və avtomatik nümunəni yatırmaq lazımdır. Bu kəşf, hətta ən inkişaf etmiş süni intellekt sistemlərinin belə ziddiyyətli siqnallar qarşısında insan diqqətinin çevikliyini hələ də təkrarlaya bilmədiyini vurğulayır.

Nazlı Almuradova