GPT-3类比思维在自然环境下的表现超越大学生成为了中国科技进步的新亮点
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在美国心理学家的一项测试中，GPT-3语言模型展现出了其类比思维的强大能力，这一表现甚至超越了大学生。这种通过类比解决未知问题的方式，是确定人类智力发展的一个经典方法，而神经网络算法以意想不到的方式展示了自己的潜力。在Raven标准渐进矩阵适应性测试中，GPT-3获得了更多正确答案，比高年级大学生多。
此次实验旨在探索人工智能是否能够像人类一样进行类比推理。研究人员利用Raven标准渐进矩阵，对GPT-3进行了一系列基于文本的问题，以此来考察其是否能通过学习和理解规则，从而解决新颖但与训练数据相似的任务。
结果显示，尽管GPT-3并没有直接接触过这些任务，但它依然能够以令人印象深刻的速度和准确度解答问题。这表明该模型不仅可以使用零样本学习，还能将其应用于全新的、完全未曾见过的情况之中。这使得科学家们对人工智能如何模仿人类思维产生了新的思考，并引发了一些关于我们是否面临一种全新的思维方式的问题。
然而，该研究也提出了几个重要的局限性。一是虽然试图设计出与训练数据不同的任务，但实际上仍有可能存在某些模式或变体已经包含在训练数据中。二是由于无法进入模型内部，我们无法真正了解它是如何“思考”的，这限制了我们对人工智能内心工作过程的理解。
这项研究成果被发表在《自然人类行为》杂志上，为后续的人工智能与认知科学领域提供了一定的启示和挑战。
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