Vai AI spēj nokārtot cilvēka kognitīvos testus? Mākslīgā intelekta robežu izpēte

AI un tās spējas cilvēka kognitīvo testu veikšanā

Mākslīgais intelekts (AI) ir veicis lielus sasniegumus – no autonomo auto vadīšanas līdz medicīnas diagnostikai. Tomēr viens jautājums joprojām paliek aktuāls: Vai AI kādreiz spētu nokārtot cilvēkiem paredzētus kognitīvos testus? Lai gan AI rāda iespaidīgus rezultātus tādās jomās kā valodas apstrāde un problēmu risināšana, tas joprojām nespēj atdarināt cilvēka domāšanas sarežģītību.

Tādi AI modeļi kā ChatGPT spēj efektīvi ģenerēt tekstu un risināt problēmas, bet viņiem neiet tik labi, saskaroties ar kognitīviem testiem, piemēram, Montreālas kognitīvās novērtēšanas testu (MoCA), kas izstrādāts cilvēka intelekta mērīšanai.

Šī plaisa starp AI tehniskajiem sasniegumiem un kognitīvajiem ierobežojumiem uzsver būtiskus izaicinājumus attiecībā uz tā potenciālu. AI vēl nav sasniegusi cilvēka domāšanas līmeni, īpaši uzdevumos, kas prasa abstraktu spriešanu, emocionālu izpratni un kontekstuālu izpratni.

Kognitīvie testi un to nozīme AI novērtēšanā

Kognitīvie testi, piemēram, MoCA, ir būtiski dažādu cilvēka intelekta aspektu mērīšanai, tostarp atmiņai, spriešanai, problēmu risināšanai un telpiskajai uztverei. Šie testi tiek plaši izmantoti klīniskajā praksē, lai diagnosticētu tādus stāvokļus kā Alcheimera slimība un demence, sniedzot ieskatu smadzeņu darbībā dažādos scenārijos. Uzdevumi, piemēram, vārdu atgādināšana, pulksteņa zīmēšana un modeļu atpazīšana, vērtē smadzeņu spēju orientēties sarežģītās vidēs – prasmes, kas ir būtiskas ikdienas dzīvē.

Tomēr, lietojot šos testus AI, rezultāti ir pavisam citādi. Tādi modeļi kā ChatGPT vai Google Gemini var izcili veikt uzdevumus, piemēram, modeļu atpazīšanu un teksta ģenerēšanu, bet viņi cīnās ar kognitīvajiem aspektiem, kas prasa dziļāku izpratni. Piemēram, AI var sekot precīziem norādījumiem, lai izpildītu uzdevumu, bet tam trūkst spējas abstrakti spriest, interpretēt emocijas vai pielietot kontekstu – pamatelementus cilvēka domāšanā.

Tādējādi kognitīvie testi, vērtējot AI, kalpo divkāršam mērķim. No vienas puses, tie uzsver AI stiprās puses datu apstrādē un strukturētu problēmu risināšanā. No otras puses, tie atklāj būtiskas nepilnības AI spējā atdarināt pilnu cilvēka kognitīvo funkciju klāstu, īpaši tās, kas saistītas ar sarežģītu lēmumu pieņemšanu, emocionālo intelektu un konteksta izpratni.

AI plašā lietošana veselības aprūpē un autonomajās sistēmās pieprasa vairāk nekā tikai uzdevumu izpildi. Kognitīvie testi sniedz kritērijus, lai novērtētu, vai AI spēj tikt galā ar uzdevumiem, kas prasa abstraktu spriešanu un emocionālu izpratni – īpašības, kas ir būtiskas cilvēka intelektam. Piemēram, veselības aprūpē AI var analizēt medicīnos datus un prognozēt slimības, bet tas nespēj sniegt emocionālu atbalstu vai pieņemt niansētus lēmumus, kas ir atkarīgi no pacienta unikālās situācijas izpratnes. Līdzīgi autonomajās sistēmās, piemēram, pašbraucošos auto, neparedzētu situāciju interpretēšana bieži prasa cilvēkam raksturīgu intuīciju, kāda pašreizējiem AI modeļiem trūkst.

AI ierobežojumi kognitīvajā testēšanā

AI modeļi ir veikuši iespaidīgu progresu datu apstrādē un modeļu atpazīšanā. Tomēr šie modeļi saskaras ar būtiskiem ierobežojumiem uzdevumos, kas prasa abstraktu spriešanu, telpisko uztveri un emocionālu izpratni. Nesenā pētījumā, kurā tika testētas vairākas AI sistēmas, izmantojot Montreālas kognitīvās novērtēšanas testu (MoCA), tika atklāta skaidra plaisa starp AI stiprajām pusēm strukturētos uzdevumos un tās grūtībām ar sarežģītākām kognitīvajām funkcijām.

Šajā pētījumā ChatGPT 4o ieguva 26 punktus no 30, kas norāda uz vieglu kognitīvo traucējumu, savukārt Google Gemini ieguva tikai 16 punktus no 30, atspoguļojot smagus kognitīvos traucējumus. Viena no nozīmīgākajām AI problēmām bija ar vizuāli-telpiskiem uzdevumiem, piemēram, pulksteņa zīmēšanu vai ģeometrisku formu atveidošanu. Šie uzdevumi, kas prasa izprast telpiskās attiecības un organizēt vizuālo informāciju, ir jomas, kurās cilvēki intuitīvi izcili veicas. Neskatoties uz precīziem norādījumiem, AI modeļi nespēja šos uzdevumus veikt precīzi.

Cilvēka kognīcija integrē sensoro informāciju, atmiņas un emocijas, ļaujot pielāgoties un pieņemt lēmumus. Cilvēki uzticas intuīcijai, radošumam un kontekstam, risinot problēmas, īpaši neskaidrās situācijās. Šī spēja domāt abstrakti un izmantot emocionālo intelektu lēmumu pieņemšanā ir galvenā cilvēka kognīcijas iezīme, kas ļauj orientēties sarežģītās un dināmiskās situācijās.

Turpretī AI darbojas, apstrādājot datus, izmantojot algoritmus un statistiskos modeļus. Lai gan tas var ģenerēt atbildes, balstoties uz apgūtajiem modeļiem, tas patiesībā nesaprot datu kontekstu vai nozīmi. Šis izpratnes trūkums padara grūtu AI veikt uzdevumus, kas prasa abstraktu domāšanu vai emocionālu izpratni – būtiski kognitīvajā testēšanā.

Interesanti, ka AI novērotie kognitīvie ierobežojumi ir līdzīgi traucējumiem, ko novēro neirodeģeneratīvās slimībās, piemēram, Alcheimera slimībā. Pētījumā, kad AI tika jautāts par telpisko uztveri, tā atbildes bija pārāk vienkāršas un atkarīgas no konteksta, līdzīgi kā cilvēkiem ar kognitīvām traucējumiem. Šie secinājumi uzsver, ka, lai gan AI izcili veicas strukturētu datu apstrādē un prognozēšanā, tai trūkst dziļākas izpratnes, kas nepieciešama niansētai lēmumu pieņemšanai. Šis ierobežojums ir īpaši būtisks veselības aprūpē un autonomajās sistēmās, kur spriedums un spriešana ir kritiski.

Neskatoties uz šiem ierobežojumiem, pastāv uzlabošanās potenciāls. Jaunāki AI modeļi, piemēram, ChatGPT 4o, ir uzrādījuši progresu spriešanas un lēmumu pieņemšanas uzdevumos. Tomēr, lai atdarinātu cilvēkam līdzīgu kognīciju, būs nepieciešami uzlabojumi AI dizainā, iespējams, izmantojot kvantu datoriku vai progresīvākus neironu tīklus.

Secinājumi

AI ir veikusi iespaidīgu progresu daudzās jomās, bet tai vēl ir tāls ceļš, līdz tā spēs nokārtot cilvēkiem paredzētus kognitīvos testus. Lai gan tā var tikt galā ar tādiem uzdevumiem kā datu apstrāde un problēmu risināšana, AI cīnās ar uzdevumiem, kas prasa abstraktu domāšanu, empātiju un konteksta izpratni.

Neskatoties uz uzlabojumiem, AI joprojām grūti veikt uzdevumus, kas saistīti ar telpisko uztveri un lēmumu pieņemšanu. Lai gan AI rāda daudzsološas iespējas nākotnē, īpaši tehnoloģiju attīstības rezultātā, tā vēl tālu no cilvēka kognitīvo spēju atdarināšanas.

https://www.unite.ai/can-ai-pass-human-cognitive-tests-exploring-the-limits-of-artificial-intelligence/