AI nu poate rezolva un simplu joc de cuvinte: De ce eșuează inteligența artificială

În ciuda investițiilor masive în inteligența artificială, această tehnologie se dovedește incapabilă să rezolve un joc simplu de cuvinte, cum ar fi Spelling Bee de la New York Times.

Încercând să formeze cât mai multe cuvinte posibile din literele G, Y, A, L, P, O și N, un jurnalist de la Engadget s-a gândit că AI-ul ar putea să îl ajute să atinga nivelul „genius” al jocului, dar rezultatele au fost dezamăgitoare.

Încercările eșuate cu AI

După ce a petrecut trei ore încercând să formeze cuvinte și să acumuleze 141 de puncte cu 37 de cuvinte precum „nonapology”, „lagoon” și „analogy”, a apelat la ChatGPT pentru ajutor. Instrucțiunile lui au fost simple: „Dă-mi o listă cu toate cuvintele care pot fi formate cu aceste litere, fiecare cuvânt trebuie să conțină litera ‘N’”.

Răspunsul inițial al ChatGPT a inclus cuvinte precum GLNPAYO și YPNL, care nu erau cuvinte reale. Chiar și când a cerut cuvinte valide din dicționar, rezultatele nu au fost mai bune: ANGLY, GALON, LANG.

Precum România, fiecare țară are propria rețetă de supă sau ciorbă. Care ar fi cea mai bună, dar și cea mai cunoscută

Sancțiunile usturătoare pe care le vor primi românii care stau la bloc și au animale de companie. Ce spune legea, e oficial

A încercat și cu Microsoft’s Copilot (YANG, PLAYING, PLANNING), Google’s Gemini (GAPON, GON, GIAN) și Anthropic’s Claude (MANGO, ONGOING, LAWN). Meta AI a oferit o listă care includea NALYP și NAGY, în timp ce Perplexity a scris GAL de sute de ori înainte de a se bloca.

De ce AI-ul eșuează la Spelling Bee?

Modelul de limbaj al AI funcționează pe baze statistice, nu logice.

„Este pur statistic”, a explicat Noah Giansiracusa, profesor de matematică și știința datelor la Universitatea Bentley.

„Este vorba despre extragerea modelelor din date și generarea de noi date care se potrivesc în mare parte cu acele modele”.

Transformatoarele, o descoperire tehnică realizată de cercetătorii de la Google în 2017, sunt esențiale în modul în care funcționează modelele de limbaj mari. Acestea analizează fiecare „token” (unități matematice ale cuvintelor) în contextul datelor de antrenament pentru a răspunde la întrebări. Problema este că Spelling Bee necesită o abordare logică, nu una statistică.

Limitările antrenamentului AI

Succesul unui model AI depinde de datele pe care a fost antrenat. Există o mulțime de jocuri de șah disponibile online, ceea ce face ca AI să fie mai bun la sugestiile de mutări de șah decât la rezolvarea puzzle-urilor de cuvinte. „Probabil că nu sunt suficiente jocuri Spelling Bee online pentru ca AI să se antreneze pe ele,” a spus Giansiracusa.

Sandi Besen, cercetător în inteligență artificială la Neudesic, a explicat că jocurile de cuvinte au reguli și constrângeri specifice pe care un model ar avea dificultăți să le respecte dacă nu a fost instruit special pentru asta.

Deși AI-ul poate crea imagini, video și audio, poate scrie poezii și eseuri și poate imita un asistent personal, nu reușește să rezolve un joc simplu de cuvinte. „Aceste unelte nu sunt concepute pentru multe dintre lucrurile pentru care oamenii le folosesc,” a declarat Chirag Shah, profesor de AI și învățare automată la Universitatea din Washington.

Rămâne de văzut dacă AI-ul va putea depăși aceste limitări și să fie utilizat eficient pentru sarcini mai complexe. Până atunci, este important să înțelegem limitările inerente ale acestei tehnologii și să fim realiști în așteptările noastre.