这些AI模型比开源同行表现更好——但仍无法与人类匹敌
作者：Written by Radhika Rajkumar, Editor Oct. 15, 2024 at 11:38 a.m. PT
人工智能（AI）能否通过为人智商测试设计的认知谜题？结果好坏参半。
南加州大学维特比工程学院信息科学研究所（ISI）的研究人员调查了多模态大型语言模型（MLLMs）是否可以解决通常专为人设计的抽象视觉测试。
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上周在费城举行的语言建模会议（COLM 2024）上提出的这项研究，测试了“开源和闭源大规模语言模型的非言语抽象推理能力”，通过查看图像处理模型是否能够更进一步，在面对视觉谜题时展示推理能力。
例如，如果看到一个黄色的圆圈变成一个蓝色的三角形，模型能否在不同的场景中应用同样的模式？项目的研究助理Kian Ahrabian解释说，根据……脑科学新闻此任务要求模型使用类似于人类思维的视觉感知和逻辑推理，使其成为一个更为复杂的挑战。
研究人员测试了24种不同的多语言大模型（MLLMs）在基于瑞文渐进矩阵（一种标准的抽象推理类型）开发的谜题上的表现——而这些AI模型并没有取得成功。
“Ahrabian说他们真的很差。他们无法从中得到任何东西。”这些模型在理解视觉内容和解读模式方面都遇到了困难。
然而，结果各不相同。总体而言，研究发现开源模型在视觉推理谜题上比像GPT-4V这样的闭源模型更具挑战性，尽管这些闭源模型的表现仍无法与人类的认知能力相媲美。研究人员使用一种称为“思维链提示”的技术帮助一些模型表现得更好，这种技术指导模型逐步完成测试中的推理部分。
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闭源模型被认为在类似这样的测试中表现更好，因为它们专门开发、使用更大规模的数据集进行训练，并且享有私营企业计算能力的优势。Ahrabian指出：“具体来说，GPT-4V在推理方面相对较好，但远非完美。”
“我们对新的AI模型能做什么仍然了解有限，除非我们理解这些局限性，否则我们就不能使AI变得更好、更安全和更有用。”Jay Pujara（研究副教授兼作者）说道。“这篇论文有助于填补关于AI在何处挣扎的故事中的一个缺失部分。”
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通过找出人工智能模型推理能力的弱点，这样的研究可以帮助今后完善这些技能——目标是达到人类水平的逻辑思维。但不用担心：目前它们还不足以与人类的认知相媲美。
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