Süni intellekt sistemləri artıq proqram kodu yaza, şeir müəllifi ola və rəsm çəkə bilirlər. Lakin klassik bir divar saatına baxaraq saatı düzgün müəyyən etməkdə çətinlik çəkirlər. Bu fakt insan beyninin nə qədər mürəkkəb və təsirli şəkildə işlədiyini bir daha nümayiş etdirir. İnsanlar bu bacarıqları uşaqlıq yaşlarında əldə edərkən, süni intellekt hələ də bu sahədə ilkin mərhələdədir. Təqvimdə gün tapmaq və ya saatın neçə olduğunu demək bizim üçün adi görünsə də, süni intellekt üçün bu hələ də mürəkkəb vəzifədir. Son araşdırmalar isə bu zəifliyi açıq şəkildə ortaya qoyur.
2025-ci ildə keçirilən Beynəlxalq Öyrənmə Təsvirləri Konfransında təqdim olunan araşdırmaya əsasən, GPT-4o, Gemini 2.0, Claude 3.5 Sonnet və LLaMA 3.2 Vision kimi ən qabaqcıl süni intellekt modelləri analoq saatların düzgün oxunması məsələsində zəif nəticələr göstəriblər.
Tədqiqatçılar bu sistemlərə müxtəlif saat şəkilləri və təqvim nümunələri təqdim ediblər. Nəticələr təəccüblü olub: süni intellekt sistemləri saatı cəmi 38,7% dəqiqliklə düzgün oxuya bilib. Təqvim hesablama göstəriciləri isə daha da aşağı – cəmi 26,3% təşkil edib.
Edinburq Universitetindən tədqiqatçı Rohit Saxena bildirir ki, bu problemin əsasında çox fundamental bir idrak fərqi dayanır. İnsanlar saat oxuyarkən bucaqları müəyyən edir, əqrəb və yelqovanı ayırd edir, bəzən isə Roma rəqəmlərini şərh edirlər. Bu prosesə məkan təfəkkürü, kontekstual təhlil və riyazi məntiq daxildir. Lakin süni intellekt əsasən nümunə tanıma (pattern recognition) üzərindən işləyir. Onlar üçün "bu bir saatdır" demək asandır, lakin "saat neçədi?" sualını cavablandırmaq fərqli və kompleks bir bacarıq tələb edir.
“İlin 153-cü günü həftənin hansı gününə düşür?” kimi suallar sadə riyaziyyat kimi görünsə də, süni intellekt üçün belə deyil. Çünki böyük dil modelləri bu tip suallara hesablama yolu ilə deyil, keçən nümunələr əsasında təxmin yürüdərək cavab verir. Bu səbəbdən konkret tarixləri düzgün günlərlə uyğunlaşdırmaqda tez-tez səhvlərə yol verirlər. Tədqiqatçılar bildirirlər ki, artıq illər və iri təqvim formatları kimi fundamental mövzularda belə yüksək xəta faizləri müşahidə olunur.
Saat qurmaq, görüş planlamaq və ya xatırlatma ayarlamaq kimi gündəlik fəaliyyətlər zaman anlayışının düzgün qavranılmasını tələb edir. Əgər süni intellekt bu sahədə hələ də ciddi çatışmazlıqlara malikdirsə real həyat şəraitində problemsiz fəaliyyət göstərməsi mümkün deyil. Rohit Saxena bu boşluğun aradan qaldırılması üçün süni intellekt modellərinin daha geniş nümunələrlə təlim etdirilməsinin və məkan-məntiqi düşünmə bacarıqlarının inkişaf etdirilməsinin vacibliyini vurğulayır.
Mənbə: Onedio
Tərcümə etdi: Xavər Məmmədli
