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AI打不过一个人类小孩?UC 伯克利语言模型与儿童认知能力差异被发现

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根据 UC 伯克利的一项新研究,语言模型GPT-4与儿童在认知机制上存在重要差异。研究显示,儿童能够通过经验学习掌握因果结构,但GPT-4却缺乏这种能力。

认识真理的过程对一些AI系统也很重要。例如,基于建模的强化学习系统可以理解为外在世界采取行动以解决逆问题。它们通过收集数据构建世界模型,实现更广泛的泛化。这在机器人领域特别突出,它们通过与外在世界交互改变自身模型并探索新动作。

然而,这些系统与我们熟知的基于大量预训练数据的语言视觉模型还存在显著差异。追求真理与忠实表达之间存在矛盾,这一问题在任何表示系统中都很常见。忠实表达对语言学习和社交协作很重要。

研究发现,忠实表达机制已在儿童早期发展阶段存在,在人类认知和文化中发挥重要作用。它可能与寻求真理的因果推断和理论形成存在微妙关系。比如过度模仿现象中,儿童会重现所有细节即使它们无因果关系。这增加传播效率但不基于环境驱动的因果理解。儿童也容易被他人世界观影响而缺乏批判性思考。

与此同时,目前语言模型缺乏感知推理和理论形成等认知功能的训练,也无法区分认识的不确定性。这可能导致“幻觉”问题。模仿和创新在文化演化中都很重要,需要在这两个认知机制之间取得平衡。比如通过发明和使用新工具来融合它们。但LLM在此方面能力欠缺。总体来说,这项研究发现语言模型与儿童在认知机制上存在显著差异。

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