🤖 آیا می‌توان به هوش مصنوعی در پژوهش‌ها اعتماد کرد؟ 🧠📉
مطالعه جدیدی که توسط محققان Apple انجام شده است، محدودیت‌های بزرگ مدل‌های زبانی (مانند ChatGPT) در استدلال ریاضی واقعی را آشکار می‌کند.
🔍 چه یافته‌هایی به دست آمد؟
1️⃣ نتایج ناپایدار: مدل‌ها حتی در مسائل ساده ریاضی ابتدایی دچار خطاهای مختلف می‌شوند.
2️⃣ کاهش عملکرد در مسائل پیچیده: با کمی پیچیدگی بیشتر در سوالات، توانایی مدل‌ها به‌طور چشمگیری کاهش می‌یابد.
3️⃣ حساسیت به اطلاعات نامربوط: افزودن جزئیات بی‌ربط باعث افت عملکرد تا ۶۵٪ می‌شود! حتی تکرار سوالات یا آموزش بیشتر کمکی نمی‌کند.
4️⃣ الگو‌سازی به جای استدلال: این مدل‌ها اغلب مسائل را با تطبیق الگوها حل می‌کنند، نه درک واقعی یا استدلال منطقی.
📌 پیامدها:
اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهایی مانند جمع‌آوری اطلاعات را تسریع کند، اما ضعف آن در تشخیص اطلاعات مهم از بی‌اهمیت و اتکای بیش از حد به الگوها، آن را برای پژوهش‌های دقیق و مبتنی بر منطق نامناسب می‌کند. این مسئله به‌ویژه در رشته‌هایی مانند ریاضی، مهندسی، و علوم داده‌محور که صحت و استدلال حیاتی هستند، اهمیت بیشتری دارد.
🆔 @CogniPlus
مطالعه جدیدی که توسط محققان Apple انجام شده است، محدودیت‌های بزرگ مدل‌های زبانی (مانند ChatGPT) در استدلال ریاضی واقعی را آشکار می‌کند.
🔍 چه یافته‌هایی به دست آمد؟
1️⃣ نتایج ناپایدار: مدل‌ها حتی در مسائل ساده ریاضی ابتدایی دچار خطاهای مختلف می‌شوند.
2️⃣ کاهش عملکرد در مسائل پیچیده: با کمی پیچیدگی بیشتر در سوالات، توانایی مدل‌ها به‌طور چشمگیری کاهش می‌یابد.
3️⃣ حساسیت به اطلاعات نامربوط: افزودن جزئیات بی‌ربط باعث افت عملکرد تا ۶۵٪ می‌شود! حتی تکرار سوالات یا آموزش بیشتر کمکی نمی‌کند.
4️⃣ الگو‌سازی به جای استدلال: این مدل‌ها اغلب مسائل را با تطبیق الگوها حل می‌کنند، نه درک واقعی یا استدلال منطقی.
📌 پیامدها:
اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهایی مانند جمع‌آوری اطلاعات را تسریع کند، اما ضعف آن در تشخیص اطلاعات مهم از بی‌اهمیت و اتکای بیش از حد به الگوها، آن را برای پژوهش‌های دقیق و مبتنی بر منطق نامناسب می‌کند. این مسئله به‌ویژه در رشته‌هایی مانند ریاضی، مهندسی، و علوم داده‌محور که صحت و استدلال حیاتی هستند، اهمیت بیشتری دارد.
🆔 @CogniPlus