В последние годы технология больших языковых моделей (LLM) быстро развивалась, а генеративный ИИ продемонстрировал впечатляющие творческие возможности. Однако его внутренние механизмы и когнитивные способности все еще требуют дальнейшего изучения. В этой статье будет обсуждаться исследование способности понимания генеративных моделей ИИ. Посредством экспериментального сравнительного анализа это исследование выявляет различия в производительности таких моделей в разных ситуациях, предоставляя нам ценную информацию для понимания ограничений ИИ.
Генеративные модели искусственного интеллекта, такие как GPT-4 и Midjourney, продемонстрировали убедительные генеративные возможности. Однако исследования показали, что у этих моделей возникают проблемы с пониманием генерируемого ими контента, который отличается от человеческого интеллекта. В частности, в ходе экспериментов исследователи обнаружили, что эти модели хорошо работают в выборочных экспериментах, но часто допускают ошибки в вопросительных экспериментах. Это исследование требует осторожности при более глубоком изучении искусственного интеллекта и познания, поскольку модели могут создавать контент, но не могут полностью его понять.В совокупности это исследование напоминает нам, что, хотя генеративный ИИ добился значительного прогресса в создании контента, его способность понимать контент, который он генерирует, все еще ограничена. Будущие исследования должны продолжить изучение когнитивного механизма ИИ, чтобы способствовать здоровому развитию технологий ИИ и избежать потенциальных рисков. Нам необходимо более внимательно относиться к возможностям ИИ и постоянно стремиться сократить разрыв между ИИ и человеческим интеллектом.