Исследование показывает, почему модели искусственного интеллекта с имитацией мышления пока не оправдывают своих ожиданий
Существует любопытное противоречие в современных самых продвинутых моделях искусственного интеллекта, которые претендуют на «размышление»: они могут решать рутинные математические задачи с впечатляющей точностью, но сталкиваются с трудностями в формулировке более глубоких математических доказательств, которые встречаются на уровне соревнований.
Исследование предварительной печати моделей с имитацией мышления (SR), впервые опубликованное в марте и обновленное в апреле, показывает ограничения математических возможностей моделей SR, несмотря на иногда громкие заявления от поставщиков искусственного интеллекта.
Что отличает модели с имитацией мышления от традиционных моделей с обработкой естественного языка (LLM), заключается в том, что модели SR обучаются выводить последовательность шагов (часто называемую «цепочкой мыслей») для решения проблем. Важно отметить, что «имитация» в данном случае не означает, что модели вообще не обладают способностью мыслить, а скорее то, что они не обязательно используют те же техники мышления, что и люди. Это различие важно, потому что сама человеческая способность к мышлению трудно определить.
Читать полную статью
Комментарии