banner
Hogar / Noticias / Grande
Noticias

Grande

Aug 14, 2023Aug 14, 2023

Naturaleza Comportamiento humano (2023)Citar este artículo

1 altmétrica

Detalles de métricas

El razonamiento analógico es un sello distintivo de la inteligencia humana, ya que nos permite resolver nuevos problemas de manera flexible sin una práctica extensa. Mediante el uso de una amplia gama de pruebas, demostramos que GPT-3, un modelo de lenguaje de inteligencia artificial a gran escala, es capaz de resolver problemas de analogía difíciles a un nivel comparable al desempeño humano.

Esta es una vista previa del contenido de la suscripción, acceda a través de su institución

Acceda a Nature y a otras 54 revistas de Nature Portfolio

Obtenga Nature+, nuestra suscripción de acceso en línea con la mejor relación calidad-precio

$29.99 / 30 días

cancelar en cualquier momento

Suscríbete a esta revista

Reciba 12 números digitales y acceso en línea a artículos

$119.00 por año

sólo $9.92 por número

Alquila o compra este artículo

Los precios varían según el tipo de artículo.

desde $ 1,95

a$39.95

Los precios pueden estar sujetos a impuestos locales que se calculan durante el pago.

Holyoak, KJ en Oxford Handbook of Thinking and Reasoning (eds Holyoak, KJ & Morrison, RG) 234–259 (Oxford Univ. Press, 2012). Un capítulo de libro que resume el trabajo en ciencia cognitiva sobre el razonamiento analógico.

Brown, T. y col. Los modelos de lenguaje son aprendices de pocas oportunidades. En avance. Sistemas de procesamiento de información neuronal 33 (eds Larochelle, H. et al.) 1877–1901 (Curran Associates, 2020). Este artículo describe GPT-3, el sistema de IA que se evaluó en el presente trabajo.

Raven, JC Matrices progresivas: una prueba de percepción de inteligencia, forma individual (Lewis Raven, 1938). Un conjunto de problemas de analogía visual que se utiliza comúnmente como prueba de habilidades para la resolución de problemas.

Lake, BM y cols. Construir máquinas que aprendan y piensen como personas. Comportamiento. Ciencia del cerebro. 40, E253 (2017). Una revisión y perspectiva que caracteriza algunas limitaciones de los sistemas de aprendizaje profundo.

Artículo PubMed Google Scholar

Mitchell, M. Abstracción y creación de analogías en inteligencia artificial. Ana. Académico de Nueva York. Ciencia. 1505, 79-101 (2021). Una revisión que resume el trabajo en IA sobre razonamiento analógico.

Artículo PubMed Google Scholar

Lu, H., Ichien, N. y Holyoak, KJ Mapeo analógico probabilístico con redes de relaciones semánticas. Psicólogo. Rev. 129, 1078 (2022). Un ejemplo de trabajo que combina el aprendizaje profundo con operaciones de razonamiento estructurado.

Artículo PubMed Google Scholar

Descargar referencias

Nota del editor Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.

Este es un resumen de: Webb, T. et al. Razonamiento analógico emergente en grandes modelos lingüísticos. Nat. Tararear. Comportamiento. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01659-w (2023).

Reimpresiones y permisos

Los sistemas lingüísticos de IA a gran escala muestran una capacidad emergente para razonar por analogía. Comportamiento Nat Hum (2023). https://doi.org/10.1038/s41562-023-01671-0

Descargar cita

Publicado: 04 de agosto de 2023

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

Cualquier persona con la que compartas el siguiente enlace podrá leer este contenido:

Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.

Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt