Штучний інтелект (ШІ) став важливим інструментом у багатьох сферах. Проте його математичні здібності залишають бажати кращого.
Про це нас інформує techcrunch.
Якщо ви пробували використовувати ChatGPT як калькулятор, ви, напевно, помітили його труднощі з арифметикою. Інші популярні моделі, такі як Claude від Anthropic, також мають проблеми з елементарними задачами. Чому ж ці боти, здатні створювати тексти та малюнки, але так погано розуміють прості математичні обчислення?
Токенізація та її вплив на математику
Однією з причин цього є токенізація — процес розподілу даних на частини. Токенізери, які розбивають слова на складові, не усвідомлюють, що таке числа. Це може призвести до спотворення зв’язків між цифрами. Наприклад, токенізатор може сприймати число «380» як один елемент, а «381» як два, що заважає правильній обробці чисел.
ШІ моделі працюють на основі статистики, навчаючись на великій кількості прикладів, щоб виявити шаблони та робити прогнози. Наприклад, при виконанні множення 5,7897 x 1,2832, ChatGPT, спостерігаючи за безліччю подібних прикладів, може надати неправильний результат, спираючись на ймовірності, а не на точні математичні правила. У конкретному випадку, ChatGPT дав відповідь 742,021,104, тоді як правильний результат — 742,934,304.
Дослідження можливостей ChatGPT
Юньтянь Денг, доцент Університету Ватерлоо, вивчав можливості множення ChatGPT. Його дослідження показали, що модель GPT-4o має труднощі з множенням більше двох чисел, якщо кожне з них має більше чотирьох цифр. «GPT-4o досягає менше ніж 30% точності у множенні чотиризначних чисел», — зазначив Денг. Він підкреслив, що помилка на будь-якому етапі може призвести до невірного результату.
Надії на покращення
Чи є шанс, що ChatGPT колись навчиться математичним навичкам, як люди? Денг сподівається на позитивний розвиток. У своєму дослідженні він протестував нову модель OpenAI під назвою o1, яка виконує задачі крок за кроком. Ця модель показала набагато кращі результати, правильно вирішуючи задачі на множення дев’яти цифр на дев’ять цифр в приблизно половині випадків.«Це вказує на те, що деякі типи математичних завдань можуть бути врешті-решт “повністю вирішені” системами, подібними до ChatGPT», — вважає Денг. Він зазначив, що спостерігається прогрес у вдосконаленні математичних здібностей моделей, що свідчить про те, що з часом такі системи можуть стати більш надійними у вирішенні математичних задач.
