Жасанды интеллект адам сияқты сөйлеп, мәтін жазып, күрделі сұрақтарға жауап бере алғанымен, ақпаратты адамның миы сияқты өңдемейді. Аустралия мен Жапония ғалымдары сөйлемнің мағынасын түсіну барысында адам миы мен жасанды интеллектінің тілдік модельдері арасында елеулі айырмашылық бар екенін анықтады. Зерттеу нәтижелері eLife ғылыми журналында жарияланды, деп хабарлайды turkystan.kz, деп хабарлайды turkystan.kz.
Мельбурн университетінің зерттеушісі Джеймс Фодор бастаған ғалымдар тобы жасанды интеллектінің сөйлемдегі сөздердің мағынасын ғана емес, олардың өзара байланысын қалай қабылдайтынын зерттеген.
Мәселен, «Ит адамды тістеді» және «Адам итті тістеді» деген екі сөйлемді алайық. Екеуінде де бірдей сөздер қолданылған. Алайда сөздердің орны ауысқандықтан, сөйлемдердің мағынасы мүлде өзгереді.
Адам миы мұндай айырмашылықты бірден ажыратады. Өйткені ол әр сөздің жеке мағынасын ғана емес, әрекетті кім жасағанын және сол әрекет кімге бағытталғанын да анықтайды.
Ғалымдар жасанды интеллект жүйелерінің осы ерекшелікті адам миы сияқты өңдей алатынын тексерген.
Тәжірибеге ағылшын тілін ана тілі ретінде меңгерген 30 адам қатысқан. Оларға арнайы құрастырылған 108 сөйлем ұсынылып, оқу кезіндегі ми белсенділігі магниттік-резонанстық томография (МРТ) арқылы бақыланған.
Кейін зерттеушілер қатысушылардың ми белсенділігін бірнеше жасанды интеллект моделі сөйлемдерді өңдеген кезде қалыптастыратын сандық көрсеткіштермен салыстырған.
Нәтижесінде қызықты айырмашылық анықталды. Сөйлемдер әртүрлі сөздерден құралған кезде жасанды интеллект модельдері мен адам миының ақпаратты өңдеуінде белгілі бір ұқсастық байқалған.
Алайда сөздері бірдей, тек олардың орны ауысқан сөйлемдер ұсынылғанда жағдай өзгерген.
Адам миы мұндай сөйлемдердің мағынасы айтарлықтай өзгергенін көрсеткен. Ал зерттеуге алынған тілдік модельдердің ішкі сандық көріністері оларды бір-біріне салыстырмалы түрде ұқсас деп бағалаған.
Керісінше, сөйлемдегі сөздердің грамматикалық қызметін, яғни әрекетті кім жасағанын және оның кімге бағытталғанын арнайы белгілейтін компьютерлік модельдердің нәтижелері адам миының белсенділігіне көбірек сәйкес келген.
«Біз үлкен тілдік модельдердің ақпаратты адамнан өзгеше өңдейтінін анықтадық. Бұл олардың тілді адам сияқты толық түсінбеуі мүмкін екенін көрсетеді», – дейді зерттеу авторы Джеймс Фодор.
Ғалымдар қосымша тәжірибе де жүргізген. Оған 486 адам қатысып, әртүрлі сөйлемдердің мағыналық ұқсастығын бағалаған. Зерттеушілер бұл нәтижелерді жасанды интеллект модельдерінің көрсеткіштерімен салыстырған.
Бір қызығы, GPT-4 моделіне сөйлемдердің ұқсастығын тікелей бағалау тапсырылғанда, оның жауаптары адамдардың бағалауына өте жақын болған.
Бұл жасанды интеллект сөйлемдегі грамматикалық айырмашылықтарды мүлде түсінбейді дегенді білдірмейді. Керісінше, ол мұндай айырмашылықтарды анықтап, дұрыс жауап бере алады. Алайда оның ішкі ақпарат өңдеу тәсілі адам миындағы үдеріске ұқсамауы мүмкін.
Зерттеушілердің айтуынша, басты мәселе де осында: компьютердің адаммен бірдей нәтиже көрсетуі оның сол нәтижеге адам сияқты ойлау арқылы жететінін дәлелдемейді.
Дегенмен зерттеу барысында салыстырмалы түрде қарапайым сөйлемдер пайдаланылған. Сондықтан алынған нәтижелерді адамның күнделікті әңгімелесуі немесе күрделі мәтіндерді түсіну үдерісімен толық теңестіруге болмайды.
Ғалымдар болашақта жасанды интеллектінің күрделі сөйлемдер мен тұтас әңгімелерді қалай өңдейтінін зерттемек.
Олардың пікірінше, адам миы мен жасанды интеллект арасындағы айырмашылықтарды түсіну болашақта сенімдірек тілдік модельдер әзірлеуге, сондай-ақ адамның сөйлеу және тілді түсіну қабілетін зерттеуге көмектесуі мүмкін.