वैज्ञानिकों का कहना है कि जीपीटी-3 एआई मॉडल कॉलेज के स्नातक छात्रों की तरह ही तर्क-वितर्क कर सकता है

जीपीटी-3प्रसिद्ध ऐवैज्ञानिकों ने पाया है कि -शक्तिशाली उपकरण, तर्क करने के साथ-साथ कॉलेज के स्नातक छात्रों के लिए भी पाया गया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को तर्क संबंधी समस्याओं को हल करने के लिए कहा गया था जो कि खुफिया परीक्षणों और एसएटी जैसे मानकीकृत परीक्षणों की विशिष्ट थीं, जिनका उपयोग अमेरिका और अन्य देशों में कॉलेजों और विश्वविद्यालयों द्वारा प्रवेश निर्णय लेने के लिए किया जाता था।

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय – लॉस एंजिल्स (यूसीएलए), अमेरिका के शोधकर्ताओं ने जीपीटी-3 से अगले आकार की भविष्यवाणी करने के लिए कहा, जो आकृतियों की एक जटिल व्यवस्था का पालन करता है। उन्होंने एआई से एसएटी सादृश्य प्रश्नों का उत्तर देने के लिए भी कहा, साथ ही यह सुनिश्चित किया कि एआई को पहले कभी इन सवालों का सामना नहीं करना पड़ा होगा।

उन्होंने यूसीएलए के 40 स्नातक छात्रों से भी उन्हीं समस्याओं को हल करने के लिए कहा।

आकार भविष्यवाणी परीक्षण में, मनुष्यों के औसत स्कोर 60 प्रतिशत से थोड़ा कम और उनके उच्चतम स्कोर के बीच, जीपीटी-3 को 80 प्रतिशत समस्याओं को सही ढंग से हल करते देखा गया।

नेचर ह्यूमन बिहेवियर जर्नल में प्रकाशित अध्ययन के वरिष्ठ लेखक और यूसीएलए मनोविज्ञान के प्रोफेसर होंगजिंग लू ने कहा, “आश्चर्य की बात है कि जीपीटी-3 ने न केवल इंसानों के बराबर काम किया, बल्कि उसने ऐसी ही गलतियां भी कीं।”

SAT उपमाओं को हल करने में, AI उपकरण को मनुष्यों के औसत स्कोर से बेहतर प्रदर्शन करते पाया गया। अनुरूप तर्क उन समस्याओं को हल करना है जिनका कभी सामना नहीं हुआ, उन्हें परिचित समस्याओं से तुलना करके और उन समाधानों को नए तक विस्तारित करना।

प्रश्नों में परीक्षार्थियों से उन शब्दों के जोड़े का चयन करने के लिए कहा गया जो समान प्रकार के संबंध साझा करते हैं। उदाहरण के लिए, समस्या में “‘प्यार’ का अर्थ ‘नफरत’ है, जैसे ‘अमीर’ किस शब्द का है?,” समाधान “गरीब” होगा।

हालाँकि, छोटी कहानियों पर आधारित सादृश्यों को हल करने में, एआई ने छात्रों की तुलना में कम अच्छा प्रदर्शन किया। इन समस्याओं में एक अनुच्छेद को पढ़ना और फिर एक अलग कहानी की पहचान करना शामिल था जो समान अर्थ बताती हो।

लू ने कहा, “भाषा सीखने के मॉडल सिर्फ शब्द भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं इसलिए हमें आश्चर्य है कि वे तर्क कर सकते हैं।” “पिछले दो वर्षों में, प्रौद्योगिकी ने अपने पिछले अवतारों से बड़ी छलांग लगाई है।” GPT-3 की आंतरिक कार्यप्रणाली तक पहुंच के बिना, इसके निर्माता द्वारा संरक्षित, ओपनएआईशोधकर्ताओं ने कहा कि वे निश्चित नहीं थे कि इसकी तर्क क्षमताएं कैसे काम करती हैं, कि क्या एलएलएम वास्तव में मनुष्यों की तरह “सोचना” शुरू कर रहे हैं या कुछ पूरी तरह से अलग कर रहे हैं जो केवल मानव विचार की नकल करता है।

उन्होंने कहा, वे इसका पता लगाने की उम्मीद करते हैं।

“जीपीटी-3 एक इंसान की तरह सोचने वाला हो सकता है। लेकिन दूसरी ओर, लोगों ने संपूर्ण इंटरनेट का उपयोग करके नहीं सीखा, इसलिए प्रशिक्षण पद्धति पूरी तरह से अलग है।

सह-लेखक यूसीएलए मनोविज्ञान के प्रोफेसर कीथ होलीओक ने कहा, “हम यह जानना चाहेंगे कि क्या यह वास्तव में वैसा ही कर रहा है जैसा लोग करते हैं, या क्या यह बिल्कुल नया है – एक वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता – जो अपने आप में अद्भुत होगी।” अध्ययन का.