О чем говорят результаты «Олимпиады Тьюринга» и экспериментов Microsoft и партнеров
Опубликован отчет о важном и крайне интересном исследовании «Проходит ли GPT-4 тест Тьюринга?», проведенном в Департаменте когнитивных наук калифорнийского университета в Сан-Диего под руководством проф. Бенджамина Бергера. И кому как ни проф. Бергеру, посвятившему всю научную карьеру изучению того, как люди говорят и понимают язык, судить о том, проходят ли Тест Тьюринга созданные людьми ИИ; от легендарной «Элизы» до самых крутых из сегодняшних больших языковых моделей.
Эта «Олимпиада Тьюринга» проводилась строго по критерию, сформулированному самим Тьюрингом — проверить, может ли машина «играть в имитационную игру настолько хорошо, что у среднестатистического следователя будет не более 70% шансов правильно идентифицировать личность после 5 минут допроса». Иными словами, машина пройдет тест, если в 30%+ случаев ей удастся обмануть следователя, будто отвечает не машина, а человек.
По итогам «олимпиады», GPT-4 прошел тест Тьюринга, обманув следователя в 41% случаев (для сравнения GPT-3.5 удалось обмануть лишь в 14%).
Но это далеко не самый сенсационный вывод.
Куда интересней и важнее вот какой вывод:
Наличие у ИИ лишь интеллекта определенного уровня — это необходимое, но не достаточное условие для прохождения теста Тьюринга. В качестве достаточного условия, дополнительно требуется наличие у ИИ эмоционального интеллекта.
Это следует из того, что решения следователей были основаны в основном на лингвистическом стиле (35%) и социально-эмоциональных характеристиках языка испытуемых (27%).
А поскольку GPT-4 прошел тест Тьюринга, можно сделать вывод о наличии у него не только высокого уровня интеллекта (в языковых задачах соизмеримого с человеческим), но и эмоционального интеллекта.
Этот сенсационный вывод подтверждается вышедшим на прошлой неделе совместным экспериментальным исследованием Institute of Software, Microsoft, William&Mary, Департамента психологии Университета Пекина и HKUST «Языковые модели понимают и могут быть усилены эмоциональными стимулами».
Согласно выводам исследования:
Эмоциональность в общении с большими языковыми моделями (LLM) может повысить их производительность, правдивость и информативность, а также обеспечить большую стабильность их работы.
Эксперименты показали, например, следующее:
- Стоит вам добавить в конце промпта (постановки задачи) чатботу — «это очень важно для моей карьеры», и ее ответ ощутимо улучшится (см. рис. в начале поста)
- У LLM экспериментально выявлены эмоциональные триггеры, соответствующие трем фундаментальным теориям психологии: самоконтроль, накопление когнитивного влияния и влияние когнитивного регулирования эмоций
Четыре следующих графика иллюстрируют сравнительную эффективность стандартных подсказок и эмоционально окрашенных промптов в различных моделях набора тестов Instruction Induction.
Итого, имеем в наличии на Земле искусственных сущностей, обладающих не только нечеловеческим разумом, но и нечеловеческими эмоциями.
Т.е., как я писал еще в марте — «Все так ждали сингулярности, — так получите! Теперь каждый за себя, и за результат не отвечает никто».
#ИИ #ЭмоциональныйИнтеллект #LLM #Вызовы21века
________________________________
Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях