ChatGPT如何思考?心理学和神经科学破解AI大模型,Nature发文

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简介: 【6月更文挑战第5天】Nature文章探讨了人工智能,尤其是ChatGPT这类大型语言模型(LLMs)的思考机制。随着AI复杂性的增加,理解其决策过程成为挑战。可解释AI(XAI)领域致力于揭示这些“黑盒子”的工作原理,但LLMs的规模和潜在问题(如错误信息和隐私泄露)使这一任务更具紧迫性。研究人员借助心理学和神经科学方法尝试理解模型决策,但目前仍处于早期阶段,且有争议认为模型可能只是模拟而非真正理解文本。

ChatGPT作为人工智能领域的一项重大突破,其背后的思考机制一直备受关注。最近,一篇发表在《自然》杂志上的文章深入探讨了这一问题,并试图通过心理学和神经科学的视角来揭示AI大模型的运作原理。

这篇文章首先指出,当前的人工智能系统,尤其是那些基于机器学习的系统,其复杂性已经超出了人类的理解范围。例如,即使是那些构建这些系统的人,也很难解释它们是如何做出决策的。这种“黑盒子”现象在大型语言模型(LLMs)中尤为明显,这些模型是驱动聊天机器人(如ChatGPT)的机器学习程序。

LLMs的复杂性部分源于它们的规模。它们可以拥有数百亿个参数,即AI在内部用于做出决策的变量。这使得它们在执行各种任务时非常强大,包括提供医疗建议、编写计算机代码、总结新闻、起草学术论文等。然而,这也意味着它们的决策过程可能非常难以理解。

为了解决这个问题,研究人员转向了可解释AI(XAI)领域。XAI旨在开发工具和技术,帮助我们理解AI系统的决策过程。这些方法包括突出导致算法将图像标记为猫的图像部分,或让软件构建一个简单的“决策树”,以近似AI的行为。这些努力已经取得了一些成功,但XAI仍然是一个非常活跃的研究领域。

在LLMs的情况下,XAI工具的开发尤为重要,因为这些模型已知会生成错误信息、延续社会刻板印象和泄露私人信息。因此,研究人员希望通过了解这些模型的决策过程来创建更安全、更高效和更准确的AI。用户希望知道何时可以信任聊天机器人的输出,而监管机构则希望知道应该对AI施加哪些限制。

然而,理解LLMs的决策过程并不容易。一些研究人员将这些模型描述为“随机鹦鹉”,这意味着它们通过概率组合以前遇到的文本模式来生成文本,而没有真正理解它们所写的内容。然而,其他研究人员认为这些模型可能具有更复杂的能力,包括推理和其他惊人的人类特征。

为了探索LLMs的决策过程,一些研究人员采用了类似于人类心理学的方法。他们通过与模型进行对话来“询问”它们,以揭示可能从简单底层计算中出现的复杂行为。其他研究人员则从神经科学中汲取灵感,通过观察模型“神经元”的活动来研究其决策过程。

然而,需要注意的是,这些方法仍然处于初级阶段,我们对LLMs决策过程的理解仍然非常有限。此外,一些研究人员警告说,仅仅因为一个模型能够生成看似合理的解释,并不意味着它真正理解它所生成的内容。

参考内容:https://www.nature.com/articles/d41586-024-01314-y

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