نموذج الذكاء الاصطناعي GPT-3 يمكنه حل مشكلات التفكير كالجامعيين

أجرى باحثون من جامعة كاليفورنيا الأمريكية دراسة أظهرت أن نموذج لغة الذكاء الاصطناعي GPT-3 يمكنه حل مشكلات التفكير بشكل يشبه الطلاب الجامعيين.

واختبر الباحثون قدرة GPT-3 على حل مشكلات مستوحاة من اختبار يُسمى مؤشرات رافن التدريجي، والذي يتطلب توقع الصورة التالية في ترتيب معقد من الأشكال.

وأدى روبوت الدردشة القائم على الذكاء الاصطناعي مهامه بشكل مذهل، حيث حل بنسبة 80 بالمئة هذه المشكلات، بينما حل الطلاب الجامعيون بنسبة تقارب 60 بالمئة.

كما قام الباحثون باختبار أداء GPT-3 في أسئلة التشابه القياسية في اختبار SAT، ووجدوا أنه يتفوق على المتوسط ​​لنتائج طلاب الجامعات المتقدمين.

ومع ذلك، لم يؤدي GPT-3 بشكل جيد كطلاب البشر عندما طُلِبَ منه حل التشابهات استنادًا إلى القصص القصيرة. ومن اللافت أن النسخة الأحدث GPT-4، تمتلك أداءً أفضل من سابقتها.

وعلى الرغم من أن الدراسة تسلط الضوء على قدرات GPT-3 المذهلة في التفكير، يعترف الباحثون أن النظام لا يزال لديه العديد من القيود، حيث يواجه GPT-3 صعوبات في حل المشكلات التي تتطلب فهم المساحة الفيزيائية وغالبًا ما يقترح حلولًا غير منطقية.

ويقوم العلماء في جامعة كاليفورنيا بالعمل على معرفة ما إذا كانت نماذج تعلم اللغة مثل GPT-3 تعتقد “فعلاً” مثل البشر أم أنها تستخدم صورة جديدة لعملية الإدراك.

وتطرح الدراسة تساؤلات حول مسار الذكاء الاصطناعي المستقبلي وأهمية فهم العمليات الإدراكية التي تستخدمها هذه النماذج، حيث يعتقد الباحثون أن الحصول على الوصول إلى خلفية النماذج مثل GPT-3 يمكن أن يعود بفائدة كبيرة في البحث الذكاء الاصطناعي والإدراك.