Müasir dil modelləri mürəkkəb proqram kodları yazır, çətin məntiq məsələlərini həll edir və elmi məqalələr bəstələyir. Lakin məlum olub ki, onlar insanın hər gün asanlıqla öhdəsindən gəldiyi ən sadə diqqət və konsentrasiya sınağı qarşısında tamamilə acizdirlər. Müstəqil tədqiqatçılardan ibarət qrupun nüfuzlu "PNAS Nexus" jurnalında dərc olunan elmi işi süni intellekt ilə insan beyninin iş mexanizmi arasındakı uçurumu ortaya çıxarıb.
Alimlər tədqiqat üçün psixologiyada onilliklərdir istifadə olunan klassik "Strup testini" (Stroop task) süni intellekt modellərinə uyğunlaşdırıblar. Bu testdə iştirakçıya fərqli rəngli mürəkkəblə yazılmış rəng adları göstərilir. Məsələn, "QIRMIZI" sözü mavi şriftlə yazılır. İnsan avtomatik olaraq sözü oxumaq instinktini boğmalı və yalnız şriftin rəngini ("mavi") söyləməlidir. Psixoloqlar bu metodla beynin "icraçı nəzarət" funksiyasını — diqqəti hədəfdə saxlamaq və yayındırıcı faktorları rədd etmək qabiliyyətini ölçürlər.
"GPT-4o", "Claude 3.5 Sonnet" və "Gemini 2.5" kimi qabaqcıl modellər üzərində aparılan sınaqlar gözlənilməz nəticələr verib. Bütün süni intellekt modelləri mükəmməl nəticə göstərib və 90%-dən yuxarı dəqiqlik nümayiş etdirib.
Tapşırıq uzandıqca süni intellektin diqqəti tamamilə dağılıb. "GPT-4o" modelinin dəqiqliyi 40 sözlük siyahıda 15%-ə enərək faktiki iflas edib. "Claude 3.5 Sonnet" isə 20 sözə qədər dözsə də, siyahı uzandıqca onun da dəqiqliyi 24%-ə geriləyib.
Süni intellektin bu uğursuzluğu onun öyrədilmə sirlərində gizlənir. Bu sistemlər milyardlarla mətn üzərində təlim keçib və onların əsas funksiyası "mətni oxumaq və növbəti sözü təxmin etməkdir".
Siyahı uzandıqca neyroşəbəkələr ilkin təlimatı (yəni "ancaq rəngi söylə") yaddaşda saxlaya bilmir. Nəticədə model öz təbiətinə qayıdır, şriftin rəngini görməzdən gəlib sadəcə sözləri oxumağa başlayır.
İnsanlar üçün də mətni oxumaq avtomatik bir vərdişdir və biz də çaşırıq. Lakin insan beyni güclü iradə və "bioloji diqqət" mexanizmi sayəsində, siyahı nə qədər uzun olursa olsun, diqqətini hədəfdə saxlaya və avtomatik reaksiyalarını bloklaya bilir. Müasir süni intellekt modellərinin ("transformer" arxitekturası) malik olduğu maşın diqqəti isə bu cür çevik nəzarət strukturuna malik deyil.
Tədqiqatçılar vurğulayırlar ki, süni intellektin (AGI) həqiqi mənada insana çatması üçün proqramçılar kəmiyyət artımından (daha çox data və çip) yox, neyroşəbəkələrə bioloji beyindəki kimi ziddiyyətli siqnalları idarə edə bilən "icraçı nəzarət sistemləri" inteqrasiya etməkdən başlamalıdırlar.
MONETAR.AZ
