Ai può capire senza essere in grado di toccare o annusare un fiore?

L’ultima generazione di modelli di intelligenza artificiale ha una comprensione del mondo a livello umano, ma si scopre che le loro informazioni sensoriali mancano e un limite del corpo, un limite al modo in cui possono capire i concetti come un fiore o un umorismo.

Qiui Joo La Ohio State University e i loro colleghi hanno chiesto sia agli umani che ai modelli di grandi dimensioni (LLM) di una comprensione di circa 4500 parole: “fiori” e “zoccolo” per “umorismo” e “oscillare” tutto. Ai partecipanti e ai modelli AI è stato chiesto di valutare ogni parola per una varietà di aspetti, come il livello di stimolazione emotiva che accoppiano o i loro legami con i sensi e l’interazione fisica con diverse parti del corpo.

L’obiettivo era vedere come LLM, tra cui GPT -3.5 e GPT -4 di Openi e Palm e Gemelli di Google, sono con gli umani nella loro classifica. Si scopre che le persone e l’IA hanno una mappa ideologica uniforme di parole che non appartengono all’interazione con il mondo esterno, ma sono molto diverse quando le parole sono associate a sensi e azioni fisiche.

Ad esempio, il modello di AI crede che si possano provare fiori attraverso il busto – qualcosa che la maggior parte degli umani sembrerà strana, a loro piace cieco o apprezzare con un fiuto.

Joo afferma che il problema è che LLMS creano la propria comprensione del mondo con testi realizzati da Internet e non è sufficiente capire solo concetti erotici. “Sono molto diversi dagli umani solo”, dice.

Alcuni modelli di intelligenza artificiale sono addestrati su informazioni visive come foto e video oltre alla lezione e i ricercatori hanno scoperto che i risultati di questi modelli corrispondono alla valutazione delle parole umane più da vicino della valutazione delle parole umane, aumentando la possibilità che l’aggiunta di più sensi possa far capire al futuro modello di AI come umano.

“Ci dice che i benefici della formazione multi-modello possono essere più grandi delle nostre aspettative. È come un vantaggio che può essere effettivamente più di due”, afferma Ju. “Nel contesto dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, supporta l’importanza di sviluppare modelli a più modelli e avere un corpo”.

Philip Feldman All’Università del Maryland nella contea di Baltimora, si dice che dare un corpo al modello di AI un corpo robot ed esponendoli a un input sensimotorio porterà a un potenziale salto, forse in larga misura, ma dobbiamo stare molto attenti a come viene fatto, vedendo il rischio di robot, le persone che li circondano hanno subito danni fisici.

Evitare tali rischi significherebbe aggiungere binari di guardia all’azione robot o utilizzare solo robot morbidi che non possono fare alcun danno all’allenamento, dice Feldman – ma avrà i loro lati negativi.

Feldman dice: “È schernoso come capiscono il mondo”. “Una delle cose che imparano è che puoi rimbalzare le cose, perché hanno pochissime massa. E quindi ora provi a mettere una profonda comprensione che ha un contatto fisico (in un vero robot) e credi nei tuoi robot umanoidi che potrebbero essere a tutta velocità che potrebbero essere in un problema.”