Grande

Aug 14, 2023

Natureza Comportamento Humano (2023)Cite este artigo

1 Altmétrico

Detalhes das métricas

O raciocínio analógico é uma marca registrada da inteligência humana, pois nos permite resolver novos problemas com flexibilidade, sem muita prática. Usando uma ampla gama de testes, demonstramos que o GPT-3, um modelo de linguagem de inteligência artificial em larga escala, é capaz de resolver problemas difíceis de analogia em um nível comparável ao desempenho humano.

Esta é uma prévia do conteúdo da assinatura, acesse através da sua instituição

Acesse a Nature e 54 outras revistas do Nature Portfolio

Obtenha Nature+, nossa assinatura de acesso on-line de melhor valor

$ 29,99 / 30 dias

cancelar a qualquer momento

Assine esta revista

Receba 12 edições digitais e acesso online aos artigos

$ 119,00 por ano

apenas $ 9,92 por edição

Alugue ou compre este artigo

Os preços variam de acordo com o tipo de artigo

a partir de US$ 1,95

para US$ 39,95

Os preços podem estar sujeitos a impostos locais que são calculados durante a finalização da compra

Holyoak, KJ em Oxford Handbook of Thinking and Reasoning (eds Holyoak, KJ & Morrison, RG) 234–259 (Oxford Univ. Press, 2012). Um capítulo de livro que resume o trabalho da ciência cognitiva sobre raciocínio analógico.

Brown, T. et al. Os modelos de linguagem são aprendizes rápidos. Em Adv. Sistemas de Processamento de Informação Neural 33 (eds Larochelle, H. et al.) 1877–1901 (Curran Associates, 2020). Este artigo descreve o GPT-3, o sistema de IA que foi avaliado no presente trabalho.

Raven, JC Matrizes Progressivas: Um Teste Perceptual de Inteligência, Forma Individual (Lewis Raven, 1938). Um conjunto de problemas de analogia visual comumente usado como um teste de habilidades de resolução de problemas.

Lago, BM et al. Construindo máquinas que aprendem e pensam como pessoas. Comporte-se. Ciência do Cérebro. 40, E253 (2017). Uma revisão e perspectiva que caracteriza algumas limitações dos sistemas de aprendizagem profunda.

Artigo PubMed Google Scholar

Mitchell, M. Abstração e analogia em inteligência artificial. Ana. NY Acad. Ciência. 1505, 79–101 (2021). Uma revisão que resume o trabalho em IA sobre raciocínio analógico.

Artigo PubMed Google Scholar

Lu, H., Ichien, N. & Holyoak, KJ Mapeamento analógico probabilístico com redes de relações semânticas. Psicol. Rev. 129, 1078 (2022). Um exemplo de trabalho que combina aprendizagem profunda com operações de raciocínio estruturado.

Artigo PubMed Google Scholar

Baixar referências

Nota do editor A Springer Nature permanece neutra em relação a reivindicações jurisdicionais em mapas publicados e afiliações institucionais.

Este é um resumo de: Webb, T. et al. Raciocínio analógico emergente em grandes modelos de linguagem. Nat. Zumbir. Comporte-se. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01659-w (2023).

Reimpressões e permissões

Os sistemas de linguagem de IA em grande escala apresentam uma capacidade emergente de raciocinar por analogia. Nat Hum Comporta-se (2023). https://doi.org/10.1038/s41562-023-01671-0

Baixar citação

Publicado: 04 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41562-023-01671-0

Qualquer pessoa com quem você compartilhar o link a seguir poderá ler este conteúdo:

Desculpe, um link compartilhável não está disponível para este artigo no momento.

Fornecido pela iniciativa de compartilhamento de conteúdo Springer Nature SharedIt