Ученые нашли доказательства того, что ИИ может думать, как человек

 Люди могут концептуализировать объекты окружающего мира. Когда мы видим «собаку», «машину» или «яблоко», мы не только распознаем их физические характеристики (размер, цвет, форму), но и понимаем их функции, эмоциональную ценность и культурное значение. Именно такие многомерные концептуальные представления служат краеугольным камнем нашего познания. В последние годы, на фоне бурного развития больших языковых моделей (БЯМ), возник вопрос: способны ли эти модели формировать представления о концептах объектов, подобные человеческим, опираясь лишь на языковые и мультимодальные данные?

Исследования в области искусственного интеллекта в основном сосредоточены на точности распознавания объектов. Однако они редко касаются вопроса, действительно ли модели «понимают» значение этих объектов. Современный ИИ способен различать изображения кошек и собак, но фундаментальная разница между таким «распознаванием» и человеческим «пониманием» неясна.

Команда объединила поведенческие эксперименты и нейровизуализацию, чтобы понять, как большие языковые модели представляют объекты и насколько эти представления похожи на человеческое мышление. Для этого они собрали 4,7 млн оценок триплетов (сравнений групп по три объекта) от обычных и мультимодальных языковых моделей. На их основе были созданы компактные 66-мерные векторы, которые отражают сходство между 1854 естественными объектами.

Полученные векторы оказались устойчивыми и точно отражали взаимосвязи между объектами, формируя семантические группы, удивительно схожие с теми, что возникают в человеческом мышлении. Эти базовые измерения поддаются интерпретации, а это значит, что большие языковые модели развивают концептуальные представления об объектах, аналогичные человеческим.

Затем команда сравнила, насколько последовательно в своих решениях действуют большие языковые модели и люди. Оказалось, что БЯМ показали бóльшую последовательность. При этом исследование выявило ключевое различие: люди, принимая решения, склонны объединять визуальные характеристики с их смысловым значением, тогда как БЯМ больше полагаются на абстрактные понятия и семантические метки.

Таким образом, большие языковые модели — это вовсе не «попугаи», которые лишь имитируют речь. Они обладают внутренним пониманием концепций реального мира, очень похожим на человеческое. Главный вывод в том, что, хотя «мыслительный процесс» приводит ИИ и человека к схожим когнитивным результатам, пути достижения этих результатов различаются