Исследователи обнаружили доказательства того, что большие языковые модели (LLM) могут понимать и обрабатывать естественные объекты аналогично людям. Это новаторское открытие предполагает потенциальный сдвиг в том, как мы воспринимаем когнитивные способности ИИ.
Команда из Китайской академии наук и Южно-Китайского технологического университета в Гуанчжоу провела исследование. Они изучили, могут ли LLM развивать когнитивные процессы, аналогичные человеческому представлению об объектах. Это включает в себя распознавание и категоризацию объектов на основе функции, эмоций и окружающей среды.
Исследователи протестировали такие модели, как ChatGPT 3.5 и Gemini Pro Vision. Им были назначены задачи по "удалению объектов" с использованием текста и изображений. Системы ИИ проанализировали 4,7 миллиона ответов, связанных с 1854 естественными объектами, включая собак, стулья и автомобили.
Результаты показали, что модели ИИ создали 66 концептуальных измерений для организации объектов. Это отражает то, как люди категоризируют и понимают мир вокруг себя. Мультимодальные модели, сочетающие текст и изображения, показали еще большее соответствие человеческому мышлению.
Кроме того, данные сканирования мозга показали совпадение между тем, как ИИ и человеческий мозг реагируют на объекты. Это предполагает, что будущий ИИ может обладать более интуитивным и совместимым с человеком мышлением. Это имеет решающее значение для таких областей, как робототехника, образование и сотрудничество человека и ИИ.
Однако важно отметить, что LLM не понимают объекты так же эмоционально и эмпирически, как люди. Это исследование открывает новые пути для разработки ИИ, который сможет лучше взаимодействовать с миром и понимать его.