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ChatGptは、特にこの特定の分野で、人間のそれに近い認知の形を開発します！

の眩しい開発以来人工知能 ChatGptのように生成され、質問が戻ってきます。これらのマシンは、彼らが言うことを本当に理解していますか、それとも学んだ言葉を連れて行くだけですか？中国の研究者による新しい研究は、主要な言語モデル（LLM）が、明示的な訓練がなければ、特に自然のオブジェクトを分類して表現する方法で、人間の認知に近い認知の形を開発できることを示しているようです。AIの自発的な認知？一見、ChatGptとしてのAIは洗練されたアルゴリズムのみであり、大量のテキストから次の文を予測できます。しかし、中国科学アカデミーの科学者と南中国大学技術によると、これらのモデルはさらに進むことができます。ジャーナルに掲載された彼らの研究ネイチャーマシンインテリジェンスこれらが自発的に概念的な次元を作成して、人間と同様の方法で自然のオブジェクトを整理することを示しています。この研究の大きさを理解するために、研究者は、犬、椅子、リンゴ、車の約1,854のさまざまなオブジェクトによっていくつかのAIによって生成された約470万回の回答を分析したことを知っておく必要があります。豊かで複雑な概念的次元この巨大なデータ収集から生まれたのは、AIが66の概念的次元でこれらのオブジェクトを編成したことです。これは、「食べ物」や「家具」などの単純な古典的なカテゴリをはるかに超えています。これらの寸法には、子供のテクスチャ、感情的な関連性、妥当性などの微妙な属性が含まれます。言い換えれば、これらのAIは、オブジェクトが機械的に配置されていないが、私たちの脳が私たちの周りの世界で並ぶ方法を思い出す複雑な基準に従って分類される洗練されたメンタルマップを構築するようです。人間の脳との驚くべき類似性研究はそこで止まりませんでした。神経想像のおかげで、研究者はIAモデルと人間の脳が同じオブジェクトに反応する方法を比較しました。そして、結果は印象的です。脳活動の一部の領域は、オブジェクトの「考え」に対応しています。この収束は、視覚的な治療とセマンティック治療を組み合わせたマルチモーダルモデルでさらに顕著であるため、人間が感覚を組み合わせて環境を理解する方法を模倣します。クレジット：istock クレジット：ロバートウェイ/イストック感じずに理解する：大きな違いただし、過度に擬人化された解釈に陥らないように注意してください。著者が思い出させるように、これらのAIは感覚的または感情的な経験を経験しません。彼らの「理解」は、データの統計的処理から生じます。そこでは、それらが説明するものを感じずに、複雑なパターンを使用および再現します。彼らが座って座ってこの椅子が柔らかくても硬いと感じるオブジェクトのような椅子を分類できる場合、それは彼らのトレーニング中に見られる数百万の例に基づいた計算であり、生きた経験ではありません。これは、洗練された認識と本当の意識的認知の間の全体的なニュアンスです。一般的な人工知能に向けて？それにもかかわらず、この研究は、現在のAIができることの限界を再考するように私たちを招待しています。これらのモデルが複雑な概念表現を自発的に生成することができた場合、これは、知性を模倣することと機能的知能の形を持つこととの境界が、信じられていたよりも明確ではないことを示している可能性があります。AIの究極の目的の1つは、一般的な人工知能（AG）の作成です。人間のような非常に多様なタスクについて理解し、推論できるマシンです。ここで得られた結果は、この方向への一歩である可能性があり、LLMが最初のプログラミングに関係なく、世界の内部モデルを開発し始めていることを示唆しています。この発見が重要な理由哲学的な議論を超えて、この進歩はロボット工学、教育、およびマンマシンのコラボレーションに具体的な意味を持っています。オブジェクトや概念を統合できるAIは、より自然に対話し、ニーズを予測し、新しい状況によりよく適応することができます。たとえば、このようなモデルを装備したアシスタントロボットは、オブジェクトが脆弱、感情的に重要であるか、危険であることを認識し、正確な指示を必要とせずにそれに応じて行動することができます。要約すると：洗練された鏡ですが、（まだ）脳ではありません結論として、ChatGPTのような大きな言語モデルは、単純な言語模倣者以上のものです。彼らは、大規模なデータから構築され、複雑な情報を統合できる、人間の認知に近い世界の表現の形を持つことができます。ただし、これらのマシンは今日、洗練された鏡であり、直接的な経験をせずに知識を整理する方法を反映しています。彼らは感じず、生きていない、私たちのように考えていませんが、いつか私たちを導き、より知的で直感的なAIへの道を開くことができます。 #ChatGptは特にこの特定の分野で人間のそれに近い認知の形を開発します

執筆 nipponese 更新 2025年6月30日

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2025-06-29 18:45:00

AIの自発的な認知？

一見、ChatGptとしてのAIは洗練されたアルゴリズムのみであり、大量のテキストから次の文を予測できます。しかし、中国科学アカデミーの科学者と南中国大学技術によると、これらのモデルはさらに進むことができます。ジャーナルに掲載された彼らの研究 ネイチャーマシンインテリジェンスこれらが自発的に概念的な次元を作成して、人間と同様の方法で自然のオブジェクトを整理することを示しています。

この研究の大きさを理解するために、研究者は、犬、椅子、リンゴ、車の約1,854のさまざまなオブジェクトによっていくつかのAIによって生成された約470万回の回答を分析したことを知っておく必要があります。

豊かで複雑な概念的次元

この巨大なデータ収集から生まれたのは、AIが66の概念的次元でこれらのオブジェクトを編成したことです。これは、「食べ物」や「家具」などの単純な古典的なカテゴリをはるかに超えています。これらの寸法には、子供のテクスチャ、感情的な関連性、妥当性などの微妙な属性が含まれます。

言い換えれば、これらのAIは、オブジェクトが機械的に配置されていないが、私たちの脳が私たちの周りの世界で並ぶ方法を思い出す複雑な基準に従って分類される洗練されたメンタルマップを構築するようです。

人間の脳との驚くべき類似性

研究はそこで止まりませんでした。神経想像のおかげで、研究者はIAモデルと人間の脳が同じオブジェクトに反応する方法を比較しました。そして、結果は印象的です。脳活動の一部の領域は、オブジェクトの「考え」に対応しています。

この収束は、視覚的な治療とセマンティック治療を組み合わせたマルチモーダルモデルでさらに顕著であるため、人間が感覚を組み合わせて環境を理解する方法を模倣します。

クレジット：istock

クレジット：ロバートウェイ/イストック

感じずに理解する：大きな違い

ただし、過度に擬人化された解釈に陥らないように注意してください。著者が思い出させるように、これらのAIは感覚的または感情的な経験を経験しません。彼らの「理解」は、データの統計的処理から生じます。そこでは、それらが説明するものを感じずに、複雑なパターンを使用および再現します。

彼らが座って座ってこの椅子が柔らかくても硬いと感じるオブジェクトのような椅子を分類できる場合、それは彼らのトレーニング中に見られる数百万の例に基づいた計算であり、生きた経験ではありません。これは、洗練された認識と本当の意識的認知の間の全体的なニュアンスです。

一般的な人工知能に向けて？

それにもかかわらず、この研究は、現在のAIができることの限界を再考するように私たちを招待しています。これらのモデルが複雑な概念表現を自発的に生成することができた場合、これは、知性を模倣することと機能的知能の形を持つこととの境界が、信じられていたよりも明確ではないことを示している可能性があります。

AIの究極の目的の1つは、一般的な人工知能（AG）の作成です。人間のような非常に多様なタスクについて理解し、推論できるマシンです。ここで得られた結果は、この方向への一歩である可能性があり、LLMが最初のプログラミングに関係なく、世界の内部モデルを開発し始めていることを示唆しています。

この発見が重要な理由

哲学的な議論を超えて、この進歩はロボット工学、教育、およびマンマシンのコラボレーションに具体的な意味を持っています。オブジェクトや概念を統合できるAIは、より自然に対話し、ニーズを予測し、新しい状況によりよく適応することができます。

たとえば、このようなモデルを装備したアシスタントロボットは、オブジェクトが脆弱、感情的に重要であるか、危険であることを認識し、正確な指示を必要とせずにそれに応じて行動することができます。

要約すると：洗練された鏡ですが、（まだ）脳ではありません

結論として、ChatGPTのような大きな言語モデルは、単純な言語模倣者以上のものです。彼らは、大規模なデータから構築され、複雑な情報を統合できる、人間の認知に近い世界の表現の形を持つことができます。

ただし、これらのマシンは今日、洗練された鏡であり、直接的な経験をせずに知識を整理する方法を反映しています。彼らは感じず、生きていない、私たちのように考えていませんが、いつか私たちを導き、より知的で直感的なAIへの道を開くことができます。

#ChatGptは特にこの特定の分野で人間のそれに近い認知の形を開発します

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