{"id":6851,"date":"2023-10-27T19:21:39","date_gmt":"2023-10-27T19:21:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6851"},"modified":"2023-10-27T22:55:24","modified_gmt":"2023-10-27T22:55:24","slug":"ai-subjected-to-tests-on-theory-of-mind-and-systematic-generalization","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/it\/2023\/10\/ai-subjected-to-tests-on-theory-of-mind-and-systematic-generalization\/","title":{"rendered":"IA sottoposta a test sulla Teoria della Mente e sulla generalizzazione sistematica"},"content":{"rendered":"

I ricercatori hanno presentato FANToM, un nuovo benchmark progettato per testare e valutare rigorosamente la comprensione e l'applicazione della Teoria della Mente (ToM) da parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).<\/b><\/p>\n

La teoria della mente si riferisce alla capacit\u00e0 di attribuire credenze, desideri e conoscenze a se stessi e agli altri e di comprendere che gli altri hanno credenze e prospettive diverse dalle proprie.\u00a0<\/span><\/p>\n

La ToM \u00e8 considerata fondamentale per la coscienza posseduta dagli animali intelligenti. Oltre agli esseri umani, si ritiene che i primati come gli oranghi, i gorilla e gli scimpanz\u00e9 abbiano la ToM, cos\u00ec come alcuni non primati come i pappagalli e i membri della famiglia dei corvidi (corvi).\u00a0<\/span><\/p>\n

Man mano che i modelli di IA diventano pi\u00f9 complessi, i ricercatori di IA cercano nuovi metodi per valutare abilit\u00e0 come la ToM.<\/span><\/p>\n

Un nuovo benchmark chiamato FANToM<\/span><\/a>creato dai ricercatori dell'Allen Institute for AI, dell'Universit\u00e0 di Washington, della Carnegie Mellon University e della Seoul National University, sottopone i modelli di apprendimento automatico a scenari dinamici che riflettono le interazioni della vita reale.\u00a0<\/span><\/p>\n

Con FANToM, i personaggi entrano ed escono dalle conversazioni, sfidando i modelli di intelligenza artificiale a mantenere una comprensione accurata di chi sa cosa in ogni momento.<\/span><\/p>\n

Sottoponendo i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) a FANToM \u00e8 emerso che anche i modelli pi\u00f9 avanzati hanno difficolt\u00e0 a mantenere una ToM coerente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Le prestazioni dei modelli sono state significativamente inferiori a quelle dei partecipanti umani, evidenziando i limiti dell'intelligenza artificiale nella comprensione e nella navigazione di interazioni sociali complesse.\u00a0<\/span><\/p>\n

In effetti, gli esseri umani hanno dominato tutte le categorie, come si pu\u00f2 vedere di seguito.\u00a0<\/span><\/p>\n

\"AI
Gli esseri umani sono stati di gran lunga superiori nel rispondere alle domande relative alla ToM rispetto ai popolari LLM. Fonte: FANTOMETRO<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

Un aspetto interessante \u00e8 che la versione di ottobre dell'iterazione del modello GPT-4 \u00e8 stata superata da una precedente versione di giugno, il che potrebbe avvalorare i recenti aneddoti degli utenti secondo cui <\/span>ChatGPT sta peggiorando<\/span><\/a>.\u00a0<\/span><\/p>\n

FANToM ha anche rivelato tecniche per migliorare la ToM di LLM, come il ragionamento a catena e altri metodi di messa a punto. <\/span><\/p>\n

Tuttavia, il divario tra le competenze dell'IA e quelle umane in materia di ToM rimane elevato.\u00a0<\/span><\/p>\n

L'intelligenza artificiale si avvicina a capacit\u00e0 linguistiche simili a quelle umane<\/span><\/h2>\n

In un caso in qualche modo correlato ma separato <\/span>studio pubblicato su Nature<\/span><\/a>Gli scienziati hanno sviluppato una rete neurale in grado di generalizzare il linguaggio in modo simile a quello umano.\u00a0<\/span><\/p>\n

Questa nuova rete neurale ha dimostrato un'impressionante capacit\u00e0 di integrare le parole appena apprese nel suo vocabolario esistente. In questo modo \u00e8 in grado di utilizzare tali parole in vari contesti, un'abilit\u00e0 cognitiva nota come generalizzazione sistematica.\u00a0<\/span><\/p>\n

Gli esseri umani mostrano naturalmente una generalizzazione sistematica, incorporando senza problemi un nuovo vocabolario nel loro repertorio.\u00a0<\/span><\/p>\n

Per esempio, una volta imparato il termine \"photobomb\", si pu\u00f2 applicarlo in varie situazioni quasi immediatamente. Il nuovo gergo spunta continuamente e gli esseri umani lo assorbono naturalmente nel loro vocabolario.\u00a0<\/span><\/p>\n

I ricercatori hanno sottoposto a una serie di test sia la loro rete neurale personalizzata che ChatGPT, scoprendo che ChatGPT \u00e8 rimasto indietro rispetto al modello personalizzato.<\/span><\/p>\n

Mentre i LLM come ChatGPT eccellono in molti scenari conversazionali, in altri presentano incongruenze e lacune evidenti, un problema che questa nuova rete neurale affronta.<\/span><\/p>\n

Per indagare questo aspetto della comunicazione linguistica, i ricercatori hanno condotto un esperimento con 25 partecipanti umani, valutando la loro capacit\u00e0 di applicare parole appena apprese in contesti diversi. <\/span>I soggetti sono stati introdotti a uno pseudolinguaggio composto da parole senza senso che rappresentano varie azioni e regole.\u00a0<\/span><\/p>\n

Dopo una fase di addestramento, i partecipanti si sono distinti nell'applicare queste regole astratte a nuove situazioni, dimostrando una generalizzazione sistematica.<\/span><\/p>\n

Quando la rete neurale appena sviluppata \u00e8 stata esposta a questo compito, ha rispecchiato le prestazioni umane. <\/span>Tuttavia, quando ChatGPT \u00e8 stato sottoposto alla stessa sfida, ha incontrato notevoli difficolt\u00e0, fallendo tra il 42 e l'86% del tempo, a seconda del compito specifico.<\/span><\/p>\n

Questo dato \u00e8 significativo per due motivi. In primo luogo, si pu\u00f2 sostenere che questa nuova rete neurale abbia effettivamente superato il GPT-4 in questo compito specifico, il che \u00e8 gi\u00e0 abbastanza impressionante. In secondo luogo, questo studio espone nuovi metodi per insegnare ai modelli AI a generalizzare un nuovo linguaggio come gli esseri umani.\u00a0<\/span><\/p>\n

Come descrive Elia Bruni, specialista in elaborazione del linguaggio naturale presso l'Universit\u00e0 di Osnabr\u00fcck, in Germania, \"Infondere sistematicit\u00e0 nelle reti neurali \u00e8 un'impresa non da poco\".<\/span><\/p>\n

Insieme, questi due studi offrono nuovi approcci all'addestramento di modelli di intelligenza artificiale pi\u00f9 intelligenti, in grado di competere con gli esseri umani in aree critiche come la linguistica e la teoria della mente. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

I ricercatori hanno presentato FANToM, un nuovo benchmark progettato per testare e valutare rigorosamente la comprensione e l'applicazione della Teoria della Mente (ToM) da parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). La teoria della mente si riferisce alla capacit\u00e0 di attribuire credenze, desideri e conoscenze a se stessi e agli altri e di comprendere che gli altri hanno credenze e prospettive diverse dalle proprie. La ToM \u00e8 considerata fondamentale per la coscienza posseduta dagli animali intelligenti. Oltre agli esseri umani, si ritiene che primati come oranghi, gorilla e scimpanz\u00e9 siano dotati di ToM, cos\u00ec come alcuni non primati come i pappagalli e i membri della famiglia dei corvidi. 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