Araştırmacılar, büyük dil modellerinin (LLM'ler) doğal nesneleri insanlara benzer şekilde anlayabildiğine ve işleyebildiğine dair kanıtlar buldu. Bu çığır açan keşif, yapay zekanın bilişsel yeteneklerini nasıl algıladığımıza dair potansiyel bir değişime işaret ediyor.
Çin Bilimler Akademisi ve Guangzhou'daki Güney Çin Teknoloji Üniversitesi'nden bir ekip çalışmayı yürüttü. LLM'lerin, insan nesne temsiline benzer bilişsel süreçler geliştirip geliştiremeyeceklerini araştırdılar. Bu, nesneleri işlev, duygu ve çevreye göre tanımayı ve kategorize etmeyi içerir.
Araştırmacılar, ChatGPT 3.5 ve Gemini Pro Vision gibi modelleri test etti. Onlara metin ve görseller kullanarak "nesne eleme" görevleri verdiler. Yapay zeka sistemleri, köpekler, sandalyeler ve arabalar dahil olmak üzere 1.854 doğal nesneyle ilgili 4,7 milyon yanıtı analiz etti.
Sonuçlar, yapay zeka modellerinin nesneleri düzenlemek için 66 kavramsal boyut oluşturduğunu ortaya koydu. Bu, insanların etraflarındaki dünyayı nasıl kategorize ettiğini ve anladığını yansıtır. Metin ve görselleri birleştiren çok modlu modeller, insan düşüncesiyle daha da fazla uyum gösterdi.
Ayrıca, beyin tarama verileri, yapay zekanın ve insan beyninin nesnelere nasıl tepki verdiğine dair bir örtüşme gösterdi. Bu, gelecekteki yapay zekanın daha sezgisel ve insan uyumlu bir muhakemeye sahip olabileceğini gösteriyor. Bu, robotik, eğitim ve insan-yapay zeka işbirliği gibi alanlar için çok önemlidir.
Ancak, LLM'lerin nesneleri insanların yaptığı gibi aynı duygusal ve deneyimsel şekilde anlamadığını belirtmek önemlidir. Bu araştırma, dünyayla daha iyi etkileşim kurabilen ve onu anlayabilen yapay zeka geliştirme için yeni yollar açıyor.