Originali versija iš ši istorija pasirodė Žurnalas Quanta.
Kurie iš daugybės gebėjimų, kuriuos turi žmonės, yra išskirtiniai žmogiški? Kalba buvo geriausias kandidatas bent jau nuo Aristotelio, kuris rašė, kad žmonija yra „gyvūnas, kuris turi kalbą“. Net jei dideli kalbos modeliai, tokie kaip ChatGPT, paviršutiniškai atkartoja įprastą kalbą, mokslininkai nori žinoti, ar yra specifinių žmogaus kalbos aspektų, kurie tiesiog neturi paralelių kitų gyvūnų komunikacijos sistemose ar dirbtinai protinguose įrenginiuose.
Visų pirma, mokslininkai tiria, kiek kalbos modeliai gali samprotauti apie pačią kalbą. Kai kuriems kalbinės bendruomenės atstovams kalbos modeliai ne tik nedaryk jie turi protavimo sugebėjimų negaliu. Šį požiūrį apibendrino Noamas Chomsky, žymus kalbininkas ir du bendraautoriai 2023 m., kai jie rašė „The New York Times“. kad „teisingi kalbos paaiškinimai yra sudėtingi ir jų negalima išmokti vien marinuojant didelius duomenis“. Šie tyrėjai teigė, kad dirbtinio intelekto modeliai gali būti įgudę vartoti kalbą, tačiau jie nesugeba sudėtingai analizuoti kalbos.
Neseniai tokiai nuomonei paneigė Kalifornijos universiteto Berklio lingvistas Gašperas Begušas; Maksymilian Dąbkowski, neseniai Berklyje įgijęs kalbotyros daktaro laipsnį; ir Ryan Rhodes iš Rutgers universiteto. Tyrėjai taikė daugybę didelių kalbų modelių arba LLM, atlikdami daugybę kalbinių testų, įskaitant vieną atvejį, kai LLM apibendrina sukurtos kalbos taisykles. Nors daugumai LLM nepavyko išanalizuoti kalbinių taisyklių taip, kaip sugeba žmonės, vienas turėjo įspūdingų sugebėjimų, kurie gerokai viršijo lūkesčius. Jis galėjo analizuoti kalbą panašiai kaip kalbotyros absolventas – sudaryti sakinių diagramas, išspręsti kelias dviprasmiškas reikšmes ir panaudoti sudėtingas kalbines ypatybes, tokias kaip rekursija. Begušo teigimu, šis atradimas „metina mūsų supratimą apie tai, ką AI gali padaryti“.
Šis naujas darbas yra savalaikis ir „labai svarbus“, – sakė Tomas McCoy, skaičiavimo lingvistas iš Jeilio universiteto, kuris nedalyvavo tyrime. „Kadangi visuomenė tampa labiau priklausoma nuo šios technologijos, vis svarbiau suprasti, kur jai gali pasisekti, o kur žlugti. Jis pridūrė, kad lingvistinė analizė yra ideali bandymų vieta įvertinti, kokiu mastu šie kalbos modeliai gali mąstyti kaip žmonės.
Begalinis sudėtingumas
Vienas iš iššūkių atliekant kalbos modeliams griežtą kalbinį testą yra įsitikinti, kad jie dar nežino atsakymų. Šios sistemos paprastai apmokomos naudojant didžiulius rašytinės informacijos kiekius – ne tik didžiąją interneto dalį, dešimtimis, jei ne šimtus kalbų, bet ir tokius dalykus kaip kalbotyros vadovėliai. Teoriškai modeliai gali tiesiog įsiminti ir atgaivinti informaciją, kurią jie buvo maitinami treniruočių metu.
Kad to išvengtų, Begušas su kolegomis sukūrė keturių dalių kalbinį testą. Trijose iš keturių dalių buvo prašoma modelio išanalizuoti specialiai sukurtus sakinius naudojant medžių diagramas, kurios pirmą kartą buvo pristatytos žymioje Chomsky knygoje 1957 m. Sintaksinės struktūros. Šios diagramos suskirsto sakinius į daiktavardžių frazes ir veiksmažodžių frazes, o vėliau juos suskirsto į daiktavardžius, veiksmažodžius, būdvardžius, prieveiksmius, prielinksnius, jungtukus ir pan.
Viena testo dalis buvo skirta rekursijai – gebėjimui įterpti frazes į frazes. „Dangus yra mėlynas“ yra paprastas angliškas sakinys. „Džeinė sakė, kad dangus yra mėlynas“ įterpia pradinį sakinį į šiek tiek sudėtingesnį sakinį. Svarbu tai, kad šis rekursijos procesas gali tęstis amžinai: „Marija susimąstė, ar Samas žinojo, kad Omaras girdėjo, kad Džeinė sakė, kad dangus yra mėlynas“ taip pat yra gramatiškai teisingas, nors ir nepatogus, rekursyvus sakinys.
