Некоторые из величайших открытий происходят не просто из наблюдений, а из мышления. Эйнштейн разработал теорию относительности с помощью мысленных экспериментов, а Галилей получил представление о гравитации с помощью мысленного моделирования.
Обзор, опубликованный 18 сентября в журнале Trends in Cognitive Sciences, показывает, что этот процесс мышления присущ не только людям. Искусственный интеллект тоже способен к самокоррекции и приходу к новым выводам посредством "обучения с помощью мышления".
"Недавно было продемонстрировано несколько примеров того, что выглядит как обучение с помощью мышления в ИИ, особенно в больших языковых моделях", - говорит автор Таня Ломброзо, профессор психологии и содиректор инициативы "Естественные и искусственные умы" в Принстонском университете. "Иногда ChatGPT исправляет себя без явного указания. Это похоже на то, что происходит, когда люди занимаются обучением с помощью мышления ".
Ломброзо выделил четыре примера обучения с помощью мышления у людей и искусственного интеллекта: учащиеся могут получать новую информацию без внешнего ввода с помощью объяснений, моделирования, аналогий и рассуждений. У людей объяснение ребенку, как работает микроволновая печь, может выявить пробелы в нашем понимании.
Перестановка мебели в гостиной часто включает в себя создание мысленного образа для имитации различных планировок, прежде чем вносить какие-либо физические изменения. Загрузка пиратского программного обеспечения поначалу может казаться морально приемлемой, пока не проведешь аналогию с кражей физических товаров. Если вы знаете, что день рождения друга приходится на високосный день, а завтра - високосный день, вы можете предположить, что день рождения вашего друга завтра.
ИИ демонстрирует схожие процессы обучения. Когда его просят развить сложную тему, ИИ может скорректировать или уточнить свой первоначальный ответ на основе предоставленного им объяснения.
Игровая индустрия использует механизмы моделирования для приближения к реальным результатам, а модели могут использовать результаты моделирования в качестве входных данных для обучения. Если попросить языковую модель провести аналогии, это может привести к тому, что она будет отвечать на вопросы более точно, чем при использовании простых вопросов. Побуждение ИИ к пошаговому рассуждению может привести его к ответам, которых он не смог бы достичь с помощью прямого запроса.
"Это ставит вопрос о том, почему как естественный, так и искусственный разум обладают этими характеристиками. Какой функции служит обучение с помощью мышления? Почему это ценно?" - говорит Ломброзо. "Я утверждаю, что обучение с помощью мышления - это своего рода "обучение по требованию"".
Когда вы узнаете что-то новое, вы не знаете, как эта информация может пригодиться вам в будущем. Ломброзо говорит, что люди могут откладывать знания на потом — до тех пор, пока контекст не сделает их релевантными и стоящими того, чтобы тратить когнитивные усилия на размышление и обучение.
Ломброзо признает трудности в определении границ между рассуждением, обучением и другими высокоуровневыми когнитивными функциями, что является предметом дискуссий в области когнитивных наук. В обзоре также поднимается больше вопросов, некоторые из которых Ломброзо планирует исследовать дальше, например, действительно ли системы искусственного интеллекта "думают" или просто имитируют результаты таких процессов.
"ИИ дошел до того, что стал настолько сложным в некоторых отношениях, но ограниченным в других, что у нас появилась возможность изучать сходства и различия между человеческим и искусственным интеллектом", - говорит Ломброзо.
"Мы можем узнать важные вещи о человеческом познании с помощью искусственного интеллекта и улучшить искусственный интеллект, сравнивая его с естественным разумом. Это ключевой момент, когда мы находимся в новом положении, чтобы задавать эти интересные сравнительные вопросы ".