AI-modellen tonen menselijk objectbegrip: Nieuw onderzoek

Deze baanbrekende ontdekking suggereert een potentiële verschuiving in hoe we de cognitieve vaardigheden van AI waarnemen. Een team van de Chinese Academie van Wetenschappen en de South China University of Technology in Guangzhou voerde het onderzoek uit. Ze onderzochten of LLM's cognitieve processen konden ontwikkelen die vergelijkbaar zijn met de menselijke objectrepresentatie. Dit omvat het herkennen en categoriseren van objecten op basis van functie, emotie en omgeving. De onderzoekers testten modellen zoals ChatGPT 3.5 en Gemini Pro Vision. Ze gaven hen "object eliminatie" taken met behulp van tekst en afbeeldingen. De AI-systemen analyseerden 4,7 miljoen reacties gerelateerd aan 1.854 natuurlijke objecten, waaronder honden, stoelen en auto's. De resultaten toonden aan dat de AI-modellen 66 conceptuele dimensies creëerden voor het organiseren van objecten. Dit weerspiegelt hoe mensen de wereld om hen heen categoriseren en begrijpen. Multimodale modellen, die tekst en afbeeldingen combineren, lieten nog meer overeenstemming zien met het menselijk denken. Verder toonden hersenscandata overlap aan tussen hoe AI en de menselijke hersenen op objecten reageren. Dit suggereert dat toekomstige AI een meer intuïtieve en mensvriendelijke redenering zou kunnen hebben. Dit is cruciaal voor gebieden als robotica, onderwijs en mens-AI-samenwerking. Het is echter belangrijk op te merken dat LLM's objecten niet op dezelfde emotionele en ervaringsgerichte manier begrijpen als mensen. Dit onderzoek opent nieuwe wegen voor het ontwikkelen van AI die beter met de wereld kan interageren en deze kan begrijpen.