Генеративные ИИ-модели будоражат воображение руководителей многих компаний, обещая автоматизацию и замену миллионов рабочих мест. Однако учёные Массачусетского технологического института (MIT) предостерегают: ИИ хотя и даёт правдоподобные ответы, в действительности не обладает пониманием сложных систем и ограничивается предсказаниями. В задачах реального мира, будь то логические рассуждения, навигация, химия или игры, ИИ демонстрирует значительные ограничения.
Источник изображения: HUNGQUACH679PNG / Pixabay
Современные большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, создают впечатление продуманного ответа на сложные запросы пользователей, хотя на самом деле они лишь точно предсказывают наиболее вероятные слова, которые следует поместить рядом с предыдущими в определённом контексте. Чтобы проверить, способны ли ИИ-модели действительно «понимать» реальный мир, учёные MIT разработали метрики, предназначенные для объективной проверки их интеллектуальных способностей.
Одной из задач эксперимента стала оценка способности ИИ к генерации пошаговых инструкций для навигации по улицам Нью-Йорка. Несмотря на то что генеративные ИИ в определённой степени демонстрируют «неявное» усвоение законов окружающего мира, это не является эквивалентом подлинного понимания. Для повышения точности оценки исследователи создали формализованные методы, позволяющие анализировать, насколько корректно ИИ воспринимает и интерпретирует реальные ситуации.
Основное внимание в исследовании MIT было уделено трансформерам — типу генеративных ИИ-моделей, используемых в таких популярных сервисах, как GPT-4. Трансформеры обучаются на обширных массивах текстовых данных, что позволяет им достигать высокой точности в подборе последовательностей слов и создавать правдоподобные тексты.
Чтобы глубже исследовать возможности таких систем, учёные использовали класс задач, известных как детерминированные конечные автоматы (Deterministic Finite Automaton, DFA), которые охватывают такие области, как логика, географическая навигация, химия и даже стратегии в играх. В рамках эксперимента исследователи выбрали две разные задачи — вождение автомобиля по улицам Нью-Йорка и игру в «Отелло», чтобы проверить способность ИИ правильно понимать лежащие в их основе правила.
Как отметил постдок Гарвардского университета Кейон Вафа (Keyon Vafa), ключевая цель эксперимента заключалась в проверке способности ИИ-моделей восстанавливать внутреннюю логику сложных систем: «Нам нужны были испытательные стенды, на которых мы точно знали бы, как выглядит модель мира. Теперь мы можем строго продумать, что значит восстановить эту модель мира».
Результаты тестирования показали, что трансформеры способны выдавать корректные маршруты и предлагать правильные ходы в игре «Отелло», когда условия задач точно определены. Однако при добавлении усложняющих факторов, таких как объездные пути в Нью-Йорке, ИИ-модели начали генерировать нелогичные варианты маршрутов, предлагая случайные эстакады, которых на самом деле не существовало.
Исследование MIT показало принципиальные ограничения генеративных ИИ-моделей, особенно в тех задачах, где требуется гибкость мышления и способность адаптироваться к реальным условиям. Хотя существующие ИИ-модели могут впечатлять своей способностью генерировать правдоподобные ответы, они остаются всего лишь инструментами предсказания, а не полноценными интеллектуальными системами.
