Nowe osiągnięcia sztucznej inteligencji

OpenAI ogłosiło nowe osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, wprowadzając model ChatGPT o znacznie lepszych umiejętnościach matematycznych i logicznych niż wcześniejsze wersje. Poprzednie modele miały trudności z rozumowaniem i radzeniem sobie z bardziej złożonymi problemami matematycznymi. Nowy model, nazwany „o1”, znacząco poprawił wyniki, uzyskując 83% na egzaminie kwalifikacyjnym do Międzynarodowej Olimpiady Matematycznej, podczas gdy wcześniejsza wersja osiągnęła jedynie 13%.

Wyzwania dla modeli językowych

Jednym z głównych wyzwań dla modeli językowych, takich jak ChatGPT, jest rozumienie zasad matematycznych i logiki. Modele te opierają się na przewidywaniu kolejnych słów w zdaniach, co nie sprzyja wykonywaniu precyzyjnych obliczeń. Brak dostępu do tekstów opisujących normy społeczne czy inne aspekty życia codziennego również ogranicza ich zdolność do rozumienia kontekstu i zdrowego rozsądku.

Nowe podejście do rozumowania

Nowy model OpenAI wprowadza istotną zmianę. Potrafi teraz analizować problemy w sposób bardziej szczegółowy, krok po kroku, co nazywa się rozumowaniem „łańcucha myśli”. Pozwala to modelowi rozkładać złożone zadania na mniejsze etapy, co ułatwia rozwiązywanie problemów wymagających logicznego myślenia. To podejście jest porównywane do pokazywania swojego toku myślenia w trakcie rozwiązywania zadania matematycznego.

Samokontrola i poprawa jakości odpowiedzi

Dzięki tej metodzie modele sztucznej inteligencji mogą teraz testować swoje odpowiedzi i korygować błędy na bieżąco, co zbliża je do ludzkiego sposobu myślenia. Na przykład, jeśli wcześniej model źle przewidział jedno słowo, jego dalsze odpowiedzi były zniekształcone. Nowa metoda umożliwia jednak wewnętrzne sprawdzanie poprawności odpowiedzi, co znacząco poprawia jakość wyników.

Modele samodzielnie korygujące błędy

Naukowcy zauważyli, że te modele są w stanie same oceniać swoje odpowiedzi i znajdować własne błędy. W jednym z badań sztuczna inteligencja potrafiła poprawić się, kiedy zadano jej pytanie dotyczące kontekstu, w którym początkowo popełniła błąd. To pokazuje, że modele te stają się coraz bardziej samodzielne w procesie myślenia.

Potrzeba dalszego sprawdzania faktów

Mimo tych postępów wciąż istnieją wyzwania związane z niezawodnością odpowiedzi generowanych przez sztuczną inteligencję. Choć modele są teraz w stanie myśleć dłużej nad problemami, konieczne jest dalsze sprawdzanie faktów i monitorowanie ich pracy, aby uniknąć błędów.

Uczenie przez myślenie

Proces „myślenia” w modelach AI nie jest już wyłącznie ludzką domeną. Badania wskazują, że sztuczna inteligencja, podobnie jak człowiek, potrafi uczyć się na podstawie samego myślenia. Na przykład, gdy AI tłumaczy skomplikowane zagadnienia, może sama poprawiać swoje początkowe odpowiedzi, co przypomina proces uczenia się przez człowieka, który wyjaśnia coś innym.

Symulacje i analogie w nauce

Zdolność modeli do symulowania sytuacji i tworzenia analogii również wspiera ich proces uczenia się. Dzięki takiemu podejściu modele mogą osiągać dokładniejsze odpowiedzi, nawet w przypadku złożonych pytań. Symulacje i analizy krok po kroku pomagają AI w zrozumieniu bardziej złożonych zagadnień, co wcześniej było trudne do osiągnięcia.

Ten proces, określany jako „uczenie przez myślenie”, otwiera nowe perspektywy zarówno dla badań nad sztuczną inteligencją, jak i nad ludzkim umysłem. Porównanie funkcji umysłowych ludzi i maszyn pozwala lepiej zrozumieć różnice i podobieństwa w sposobach myślenia, co może prowadzić do ulepszania modeli AI oraz pogłębiania wiedzy na temat ludzkiego rozumowania. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej zaawansowana, pojawia się możliwość badania, jak AI i ludzie uczą się na podobnych zasadach, oraz jak można wykorzystać te odkrycia do dalszego rozwoju technologii i lepszego zrozumienia ludzkiego myślenia.