人类能够轻松解决新问题，无需特殊训练或实践，只需将其与熟悉的问题进行比较，并将解决方案应用于新问题。这一过程，被称为类比推理，长期以来被认为是人类独有的能力。

但现在，人们可能需要为新面孔腾出位置。

加州大学洛杉矶分校（UCLA）心理学家的研究显示，令人惊讶的是，人工智能语言模型GPT-3在解决智力测试和标准化测试（如SAT）中常见的推理问题时，其表现与大学本科生相当。这项研究发表在《自然·人类行为》杂志上。

但论文的作者们指出，这项研究引发了一个问题：GPT-3是否仅仅是作为其庞大语言训练数据集的副产品在模仿人类推理，还是正在使用一种全新的认知过程？

由于无法访问GPT-3的内部工作原理——这是由创造它的OpenAI公司保护的——UCLA的科学家们无法确切知道其推理能力是如何工作的。他们还写道，尽管GPT-3在某些推理任务上的表现远超他们的预期，但这款流行的AI工具在其他方面仍然表现糟糕。

UCLA心理学博士后研究员、研究的第一作者泰勒·韦伯（Taylor Webb）表示：“无论我们的成果多么令人印象深刻，都必须强调这个系统有重大限制。它能进行类比推理，但却无法完成人类轻而易举的事情，比如使用工具解决物理任务。当我们给它这类问题时——其中一些孩子能迅速解决——它提出的解决方案毫无意义。”

韦伯及其同事测试了GPT-3解决一系列受雷文渐进矩阵测试启发的问题的能力，该测试要求受试者预测复杂形状排列中的下一个图像。为了使GPT-3“看到”这些形状，韦伯将图像转换成GPT-3能处理的文本格式；这种方法也确保了AI之前从未遇到过这些问题。

研究人员邀请了40名UCLA本科生解决相同的问题。

“令人惊讶的是，GPT-3不仅表现得和人类差不多，而且犯了类似的错误，”UCLA心理学教授、研究的高级作者洪靖路（Hongjing Lu）说。

GPT-3正确解决了80%的问题——远高于人类受试者平均得分的略低于60%，但在最高人类得分的范围内。

研究人员还引导GPT-3解决了一系列他们认为从未在互联网上发布的SAT类比问题。这些问题要求用户选择共享相同类型关系的单词对。（例如，在问题“‘爱’之于‘恨’，就像‘富’之于哪个词？”中，解决方案将是“穷”。）

他们将GPT-3的得分与大学申请者公布的SAT成绩进行了比较，发现AI的表现优于人类平均成绩。

随后，研究人员邀请GPT-3和学生志愿者解决基于短篇故事的类比问题——要求他们阅读一段文字，然后识别一个传达相同意义的不同故事。在这些问题上，该技术的表现不如学生，尽管OpenAI最新版本的GPT-4的表现优于GPT-3。

UCLA的研究人员已经开发了自己的计算机模型，灵感来自人类认知，并且一直在比较其与商业AI的能力。

“AI在不断进步，但我们的心理学AI模型在解决类比问题方面仍然是最好的，直到去年12月泰勒获得了GPT-3的最新升级版，其表现与之相当甚至更好，”UCLA心理学教授、研究的合著者基思·霍利奥克（Keith Holyoak）说。

研究人员表示，到目前为止，GPT-3无法解决需要理解物理空间的问题。例如，如果提供了一组工具的描述——比如纸板管、剪刀和胶带——用来将糖果球从一个碗转移到另一个碗，GPT-3提出了荒谬的解决方案。

“语言学习模型只是在尝试进行词汇预测，所以我们对它们能进行推理感到惊讶，”洪靖路说。“在过去两年中，技术相比以前有了巨大的飞跃。”

UCLA的科学家们希望探索语言学习模型是否真的开始像人类一样“思考”，或者正在做一些完全不同的事情，仅仅模仿人类思维。

霍利奥克说：“GPT-3可能在某种程度上像人类一样思考。但另一方面，人们并没有通过吸收整个互联网来学习，所以训练方法完全不同。我们想知道它是否真的像人类那样做，或者它是全新的真正的人工智能——这本身就很了不起。”

为了找出答案，他们需要确定AI模型正在使用的潜在认知过程，这将需要访问软件以及用于训练软件的数据——然后进行他们确定软件以前没有接受过的测试。他们说，这将是决定AI应该成为什么的下一步。

“对于AI和认知研究人员来说，能够访问GPT模型的后端将非常有用，”韦伯说。“我们只是在进行输入和输出，这并不像我们希望的那样决定性。”