In letzter Zeit hat eine scheinbar einfache mathematische Vergleichsfrage „Welches ist größer, 13,8 oder 13,11?“ viele Menschen verblüfft, darunter auch einige fortgeschrittene KI-Modelle. Der Herausgeber von Downcodes wird Sie dabei unterstützen, sich mit diesem Vorfall zu befassen, die Mängel der KI im Umgang mit Problemen des gesunden Menschenverstands zu analysieren und die Richtung zukünftiger Verbesserungen aufzuzeigen. Dies zeigt nicht nur die Grenzen der KI-Technologie auf, sondern regt auch zum Nachdenken über die zukünftige Entwicklung der KI an.
Kürzlich hat eine einfache mathematische Frage – was ist größer, 13,8 oder 13,11? – nicht nur einige Menschen verblüfft, sondern auch viele große Sprachmodelle (LLM) in Schwierigkeiten gebracht. Diese Frage hat eine breite Diskussion über die Fähigkeit von KI ausgelöst, mit Problemen des gesunden Menschenverstands umzugehen.
In einer bekannten Varieté-Show löste dieses Thema heftige Diskussionen unter den Internetnutzern aus. Viele Leute denken, dass 13,11 % größer sein sollten als 13,8 %, aber tatsächlich sind 13,8 % größer.
AI2-Forscher Lin Yuchen hat herausgefunden, dass selbst große Sprachmodelle wie GPT-4o bei diesem einfachen Vergleichsproblem Fehler machen. GPT-4o glaubte fälschlicherweise, dass 13,11 größer als 13,8 sei, und gab die falsche Erklärung ab.
Die Entdeckung von Lin Yuchen löste schnell heftige Diskussionen in der KI-Community aus. Viele andere große Sprachmodelle wie Gemini, Claude3.5Sonnet usw. machen bei diesem einfachen Vergleichsproblem ebenfalls den gleichen Fehler.
Das Auftauchen dieses Problems verdeutlicht die Schwierigkeiten, auf die KI bei Aufgaben stoßen kann, die einfach erscheinen, in Wirklichkeit aber präzise numerische Vergleiche erfordern.
Obwohl künstliche Intelligenz in vielen Bereichen wie dem Verständnis natürlicher Sprache, Bilderkennung und komplexer Entscheidungsfindung erhebliche Fortschritte gemacht hat, kann sie bei grundlegenden mathematischen Operationen und logischem Denken immer noch Fehler machen, was die Grenzen der aktuellen Technologie aufzeigt.
Warum macht KI solche Fehler?
Verzerrung in den Trainingsdaten: Die Trainingsdaten für das KI-Modell enthalten möglicherweise nicht genügend Beispiele, um diese spezielle Art von numerischem Vergleichsproblem korrekt zu lösen. Wenn das Modell während des Trainings Daten ausgesetzt wird, die in erster Linie darauf hinweisen, dass größere Zahlen immer mehr Dezimalstellen haben, interpretiert es möglicherweise fälschlicherweise mehr Dezimalstellen als größere Werte.
Probleme mit der Gleitkomma-Präzision: In der Informatik ist die Darstellung und Berechnung von Gleitkommazahlen mit Präzisionsproblemen verbunden. Schon kleine Unterschiede können beim Vergleich zu fehlerhaften Ergebnissen führen, insbesondere wenn die Genauigkeit nicht explizit angegeben wird.
Unzureichendes Kontextverständnis: Auch wenn die Klarheit des Kontexts in diesem Fall möglicherweise kein großes Problem darstellt, müssen KI-Modelle Informationen häufig kontextbasiert richtig interpretieren. Es kann zu Missverständnissen kommen, wenn die Frage nicht klar genug formuliert ist oder nicht mit den für KI üblichen Mustern in Trainingsdaten übereinstimmt.
Auswirkungen des Prompt-Designs: Die Art und Weise, wie Sie einer KI Fragen stellen, ist entscheidend, um die richtige Antwort zu erhalten. Unterschiedliche Fragemethoden können das Verständnis und die Genauigkeit der Antworten durch die KI beeinträchtigen.
Wie kann man sich verbessern?
Verbesserte Trainingsdaten: Durch die Bereitstellung vielfältigerer und genauerer Trainingsdaten können KI-Modelle dabei unterstützt werden, numerische Vergleiche und andere grundlegende mathematische Konzepte besser zu verstehen.
Optimieren Sie das Prompt-Design: Eine gut konzipierte Problemformulierung kann die Chance erhöhen, dass die KI die richtige Antwort gibt. Beispielsweise kann die Verwendung expliziterer numerischer Darstellungen und Fragemethoden die Mehrdeutigkeit verringern.
Verbessern Sie die Genauigkeit der numerischen Verarbeitung: Entwickeln und übernehmen Sie Algorithmen und Techniken, die Gleitkommaoperationen genauer verarbeiten, um Rechenfehler zu reduzieren.
Verbesserte Fähigkeiten zum logischen und gesunden Menschenverstand: Durch Schulungen, die sich speziell auf logisches und gesundes Denken konzentrieren, werden die Fähigkeiten der KI in diesen Bereichen verbessert, sodass sie Aufgaben im Zusammenhang mit dem gesunden Menschenverstand besser verstehen und bewältigen kann.
Alles in allem erinnern uns die von der KI aufgedeckten Mängel bei der Bewältigung einfacher mathematischer Vergleichsprobleme daran, dass sich die KI-Technologie noch in der Entwicklungsphase befindet und einer kontinuierlichen Verbesserung und Verbesserung bedarf. Durch die Optimierung von Trainingsdaten, die Verbesserung von Algorithmen und die Verbesserung der logischen Denkfähigkeiten wird die KI in Zukunft größere Fortschritte bei der Bewältigung von Problemen des gesunden Menschenverstands machen.