언어 및 코드에 대한 확률적 추론을 통한 유도 및 탐구
인공지능이 인간의 추론과 정보 수집을 지원하기 위해 인간의 추상 지식이 경험에서 얻은 희박하고 흐린 데이터로 어떻게 성장하고 유지되는지에 대한 문제는 인지 과학의 오랜 숙제입니다. 컴퓨터 계산 모델은 적어도 세 가지 속성을 만족해야 합니다: 1. 데이터 효율성 및 계산 효율성 2. 불확실성을 다양한 정도로 포착하여 지혜로운 탐구 및 정보 수집을 지원 3. 개념에 대한 끝없는 범위가 사람들에게
컴퓨터 모델의 개발
여기서 우리는 이러한 세 가지 속성을 캡처하기 위해 자연어와 소스코드를 결합한 심볼릭 지식을 심리 프로그램으로 인코딩하고, 대규모 언어 모델(LLM)-유도 Bayes 확률 학습 알고리즘을 사용하여 심리 프로그램을 순차적으로 유추하는 컴퓨터 모델을 소개합니다. 이 모델은 인간의 유추 학습 및 적극적 탐구의 양적 특징을 성공적으로 재현했습니다. 반면, 순수 LLM과 classic Bayesian 모델은 본질적인 과제에서 실패하거나 인간의 행동을 재현하지 못하거나, 극단적인 계산 비용만으로 성공할 수 있습니다. 이러한 결과는 인간의 지식이 지속적으로 성장하는 방법 중 하나가 언어와 프로그램과 같은 표현을 포함하는 많은 가설을 마음에 표현하고, Bayes 업데이트를 근사하는 가설을 수정하는 방식이 아닌가 하는 것을 시사합니다. 또한, 하위-상위 신경 메커니즘(대규모 언어 모델)은 추론을 수월하고 학습할 수 있도록 합니다. 이러한 findings는 인간의 지식과 추론을 이해하고 모델링하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 또한, 이러한 연구는 인공지능과 기계 학습의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.함께 읽으면 좋은 기사
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