Cijena razmišljanja: paralela između ljudi i umjetne inteligencije

Istraživanje znanstvenika MIT-ovog McGovern institutaza istraživanje mozgapokazalo je da novi modeli umjetne inteligencije, poznati kao modeli zaključivanja (reasoning models), rješavaju složene probleme na način vrlo sličan ljudima. Poput ljudi, ovi modeli trebaju “vrijeme za razmišljanje” da bi došli do točnih rješenja, što se mjeri internim tokenima kao prikazom računalnog troška, dok ljudi koriste vrijeme za rješavanje.

Studija je istaknula da modeli i ljudi troše sličnu količinu resursa na rješavanje istih vrsta problema, poput aritmetike, gdje se lakše problemi rješavaju brže, dok oni teži kao što je “ARC challenge” zahtijevaju više vremena i tokena. To ukazuje na duboku neočekivanu sličnost u “trošku razmišljanja” između umjetnih mreža i ljudskog mozga.

Unutarnji monolozi

Iako modeli proizvode unutarnje “monologe” tijekom rezoniranja, ti procesi vjerojatno nisu lingvistički po prirodi, nego se odvijaju u apstraktnom, nelingvističkom prostoru, slično kao kod ljudi koji ne koriste nužno jezik za vlastito razmišljanje. Također, istraživači napominju da ovi modeli nisu dizajnirani da budu ljudski, već je njihova ljudskosti sličnost iznenađujući rezultat učenja.

Ovo otkriće, predstavljeno u časopisu PNAS, donosi nove uvide u razumijevanje kako umjetna inteligencija oponaša ljudsku kogniciju i otvara put za daljnja istraživanja o tome kako se informacije predstavljaju i obrađuju u mozgu i mrežama.