AI sözlər olmadan məntiq qura bilərmi? Kiçik model bu ideyanı sınağa çəkir

Süni intellekt hər bir addımı sözlərlə ifadə etmədən də mühakimə yürüdə bilər.

Müasir süni intellekt sistemlərinin çoxu çətin problemləri həll edərkən cavaba çatmazdan əvvəl uzun söz zəncirləri vasitəsilə aralıq addımlar yaradır; bu texnika çox vaxt "düşüncə zənciri" (chain-of-thought) mühakiməsi adlanır. Bu yanaşma bəzi tapşırıqlarda performansı artıra bilsə də, o həm də o deməkdir ki, süni intellekt modeli nisbətən qısa bir cavaba gedən yolda çoxlu sayda söz və ya token yarada bilər. Hər bir tokenin istehsalı hesablama gücü tələb edir, buna görə də daha uzun mühakimə prosesi cavabların daha yavaş və daha baha başa gəlməsinə səbəb olur.

BDH-CQ adlı kiçik, eksperimental süni intellekt sistemi fərqli bir yanaşma tətbiq edir. Tədqiqatçıların avqustun 10-da arXiv.org saytına təqdim etdikləri məqalədə bildirildiyinə görə, bu sistem bəzi mühakimə tapmacalarını aralıq düşüncə prosesini sözlərlə ifadə etmədən həll edə bilir. Bu iş süni intellektin mühakimənin hər addımında dilə ehtiyacı olub-olmadığını və daxili proseslərin artırılmasının bəzi mühakimə növlərini daha ucuz başa gətirib-gətirməyəcəyini araşdırır.

Təlim zamanı süni intellekt modellərinə yeni bir problemi sınamazdan əvvəl tez-tez bir neçə nümunə göstərilir. Bir çox model işləyərkən bu nümunələri qarşısında saxlayır. Lakin mühakimə testlərində BDH-CQ (DH "Dragon Hatchling" sözünün qısaltmasıdır) bunun əvəzinə hər bir nümunədən sabit ölçülü yaddaşı yeniləmək üçün istifadə edir. Bu yaddaş daha çox nümunə qəbul etdikcə ölçüsünü dəyişmir, ona görə də sistem artıq gördüyü hər şeyə geri qayıtmaq məcburiyyətində qalmır.

AI şirkəti Pathway-in baş direktoru, mürəkkəblik üzrə alim Zuzanna Stamirowska deyir: "Sorğu daxil olduqdan sonra model öz düşüncəsini heç bir şəkildə sözlərlə yazmır". Stamirowska bildirir ki, model hər bir addımı sözlərə çevirmədən problemi daxili şəkildə həll edir. O, "Arada heç nə dilə çevrilmir" deyə əlavə edir.

Stamirowska və həmkarları bildiriblər ki, model iki cəhd verildikdə ictimai ARC-AGI-1 qiymətləndirmə dəstindəki tapmacaların demək olar ki, 10-dan 3-ünü həll edib. Nəticə göstərdi ki, kiçik bir model aralıq addımlarını açıqlamadan bəzi yeni mühakimə problemlərini həll edə bilər. Meyar testləri süni intellekt sistemlərindən bir neçə nümunədən vizual qaydaları çıxarmağı və onları yeni tapmacalara tətbiq etməyi tələb edir. Bu testlər insan tələbələrin imtahanlarına bənzəyir.