인공 지능 (AI) 자율 주행 자동차의 전원에서 의료 진단 지원에 이르기까지 상당히 발전했습니다. 그러나 한 가지 중요한 질문은 다음과 같습니다. Ai가 인간을 위해 설계된인지 테스트를 통과 할 수 있습니까? AI는 다음과 같은 영역에서 인상적인 결과를 얻었습니다. 언어 처리 그리고 문제 해결에서도 여전히 인간 사고의 복잡성을 복제하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
AI 모델과 같은 chatgpt 텍스트를 생성하고 문제를 효율적으로 해결할 수 있지만, 같은인지 테스트에 직면 할 때는 잘 수행되지 않습니다. 몬트리올인지 평가 (MOCA)인간 지능을 측정하도록 설계되었습니다.
AI의 기술적 성과와인지 제한 사이의 이러한 격차는 잠재력에 관한 중요한 도전을 강조합니다. AI는 아직 인간의 사고, 특히 추상적 인 추론, 정서적 이해 및 맥락 인식이 필요한 과제에서 일치하지 않았습니다.
인지 테스트와 AI 평가에서의 역할을 이해합니다
MOCA와 같은인지 테스트는 기억, 추론, 문제 해결 및 공간 인식을 포함한 인간 지능의 다양한 측면을 측정하는 데 필수적입니다. 이 테스트는 일반적으로 알츠하이머 및 치매와 같은 상태를 진단하기 위해 임상 환경에서 일반적으로 사용되며, 다른 시나리오에서 뇌가 어떻게 기능하는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 단어를 기억하고, 시계를 그리며, 패턴을 인식하는 것과 같은 작업은 복잡한 환경을 탐색하는 뇌의 능력, 일상 생활에 필수적인 기술을 평가합니다.
그러나 AI에 적용되면 결과가 상당히 다릅니다. Chatgpt 또는 Google의 Gemini와 같은 AI 모델은 패턴을 인식하고 텍스트를 생성하는 것과 같은 작업에서 뛰어날 수 있지만, 더 깊은 이해가 필요한 인식 측면과 싸우고 있습니다. 예를 들어, AI는 명시 적 지시를 따라 작업을 완료 할 수 있지만, 추상적으로 추론하거나 감정을 해석하거나 인간 사고의 핵심 요소 인 맥락을 적용 할 수있는 능력이 부족합니다.
따라서인지 테스트는 AI를 평가할 때 이중 목적에 사용됩니다. 한편으로, 그들은 데이터 처리 및 구조화 된 문제를 효율적으로 해결할 때 AI의 강점을 강조합니다. 다른 한편으로, 그들은 AI의 인간인지 기능, 특히 복잡한 의사 결정, 정서적 지능 및 맥락 인식과 관련된 모든 범위의 인간인지 기능을 복제 할 수있는 AI의 능력에 상당한 격차를 드러냅니다.
AI가 광범위하게 사용되면서 의료 및 자율 시스템과 같은 영역에서의 응용 프로그램은 단순한 작업 완료 이상의 것을 요구합니다. 인지 테스트는 AI가 추상적 인 추론과 정서적 이해가 필요한 작업, 인간 지능의 핵심 특성을 처리 할 수 있는지 평가하는 벤치 마크를 제공합니다. 예를 들어, AI는 의료 데이터를 분석하고 질병을 예측할 수 있지만 환자의 고유 한 상황을 이해하는 데 의존하는 감정적 지원을 제공하거나 미묘한 결정을 내릴 수는 없습니다. 마찬가지로, 자율 주행 차와 같은 자율 시스템에서 예측할 수없는 시나리오를 해석하려면 종종 AI 모델이 부족한 인간과 같은 직관이 필요합니다.
인간을 위해 설계된인지 테스트를 사용하여 연구원은 AI가 개선이 필요한 영역을 식별하고보다 고급 시스템을 개발할 수 있습니다. 이러한 평가는 또한 AI가 달성 할 수있는 것에 대한 현실적인 기대를 설정하고 인간의 참여가 여전히 필수적인 위치를 강조하는 데 도움이됩니다.
인지 테스트의 AI 제한
AI 모델은 데이터 처리 및 패턴 인식에서 인상적인 진전을 이루었습니다. 그러나 이러한 모델은 추상적 추론, 공간 인식 및 정서적 이해가 필요한 작업과 관련하여 상당한 한계에 직면합니다. 에이 최근 연구 이로 인해 인간인지 능력을 측정하도록 설계된 도구 인 Montreal Cognitive Assessment (MOCA)를 사용하여 여러 AI 시스템을 테스트했으며, 구조화 된 작업에서 AI의 강점과보다 복잡한인지 기능으로 어려움을 겪는 분명한 차이가 밝혀졌습니다.
이 연구에서 Chatgpt 4o는 30 점 만점에 26 점을 기록하여 가벼운인지 장애를 나타 냈으며 Google의 Gemini는 30 점 만점에 단 16 점을 기록하여 심각한인지 장애를 반영했습니다. AI의 가장 중요한 과제 중 하나는 시계를 그리거나 기하학적 형태를 복제하는 것과 같은 Visuospatial 작업이었습니다. 공간 관계를 이해하고 시각 정보를 구성 해야하는 이러한 작업은 인간이 직관적으로 뛰어난 영역입니다. 명백한 지침을 받음에도 불구하고 AI 모델은 이러한 작업을 정확하게 완료하기 위해 고군분투했습니다.
인간인지는 감각 입력, 기억 및 감정을 통합하여 적응 적 의사 결정을 허용합니다. 사람들은 특히 모호한 상황에서 문제를 해결할 때 직관, 창의성 및 맥락에 의존합니다. 의사 결정에서 추상적으로 생각하고 감성 지능을 사용하는이 능력은 인간인지의 주요 특징이며 개인이 복잡하고 역동적 인 시나리오를 탐색 할 수있게합니다.
대조적으로, AI는 알고리즘 및 통계 패턴을 통해 데이터를 처리하여 작동합니다. 학습 된 패턴에 따라 응답을 생성 할 수 있지만 데이터의 컨텍스트 나 의미를 진정으로 이해하지 못합니다. 이러한 이해의 부족으로 인해 AI가 추상적 인 사고 또는 정서적 이해가 필요한 작업을 수행하기가 어렵습니다. 이는인지 테스트와 같은 작업에 필수적입니다.
흥미롭게도, AI 모델에서 관찰 된인지 제한은 알츠하이머와 같은 신경 퇴행성 질환에서 볼 수있는 손상과 유사합니다. 이 연구에서 AI가 공간 인식에 대해 질문을 받았을 때, 그 반응은 지나치게 단순하고 상황에 따라 의존적이었으며,인지 적 감소가있는 개인의 반응과 비슷했습니다. 이러한 결과는 AI가 구조화 된 데이터를 처리하고 예측하는 데 탁월하지만 미묘한 의사 결정에 필요한 이해의 깊이가 부족하다는 점을 강조합니다. 이 한계는 특히 판단과 추론이 중요한 의료 및 자율 시스템에 관한 것입니다.
이러한 한계에도 불구하고 개선 가능성이 있습니다. Chatgpt 4o와 같은 최신 버전의 AI 모델은 추론 및 의사 결정 작업의 진전을 보여주었습니다. 그러나 인간과 같은 인식을 복제하는 것은 잠재적으로 AI 디자인의 개선이 필요합니다. 양자 컴퓨팅 또는 더 고급 신경망.
AI는 복잡한인지 기능으로 어려움을 겪고 있습니다
AI 기술의 발전에도 불구하고, 그것은 인간을 위해 설계된인지 테스트를 통과하는 것과는 거리가 멀다. AI는 구조화 된 문제를 해결하는 데 탁월하지만 미묘한인지 기능에 대해서는 부족합니다.
예를 들어, AI 모델은 기하학적 모양을 그리거나 공간 데이터를 해석하도록 요청할 때 종종 마크를 놓치고 있습니다. 인간은 자연스럽게 시각적 정보를 이해하고 구성하는데, 이는 AI가 효과적으로 노력하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이것은 근본적인 문제를 강조합니다. AI의 데이터 처리 능력은 인간의 마음이 작동하는 방식을 이해하는 것과 동일하지 않습니다.
AI의 한계의 핵심은 알고리즘 기반 특성입니다. AI 모델은 데이터 내에서 패턴을 식별하여 작동하지만 인간이 결정을 내리는 데 사용하는 상황 인식과 감정 지능이 부족합니다. AI는 훈련 된 내용에 따라 효율적으로 출력을 생성 할 수 있지만, 인간이하는 방식으로 결과물의 의미를 이해하지 못합니다. 이러한 추상적 사고에 참여할 수없고 공감 부족과 함께 AI는 더 깊은인지 기능이 필요한 작업을 완료하지 못하게합니다.
AI와 인간인지 사이의 이러한 격차는 건강 관리에서 분명합니다. AI는 의료 스캔을 분석하거나 질병 예측과 같은 작업을 지원할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 환자의 상황을 이해하는 복잡한 의사 결정에서 인간의 판단을 대체 할 수는 없습니다. 마찬가지로, 자율 주행 차량과 같은 시스템에서 AI는 방대한 양의 데이터를 처리하여 장애물을 감지 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고, 예상치 못한 상황에서 스플릿 한 결정을 내릴 때 인간이 의존하는 직관을 복제 할 수는 없습니다.
이러한 도전에도 불구하고 AI는 개선 가능성을 보여 주었다. 최신 AI 모델은 추론 및 기본 의사 결정과 관련된 고급 작업을 처리하기 시작했습니다. 그러나 이러한 모델이 발전하더라도 인간을 위해 설계된인지 테스트를 통과하는 데 필요한 광범위한 인간인지 능력과 일치하는 것과는 거리가 멀다.
결론
결론적으로 AI는 많은 분야에서 인상적인 진전을 이루었지만 인간을 위해 설계된인지 테스트를 통과하기 전에 여전히 갈 길이 멀다. 데이터 처리 및 문제 해결과 같은 작업을 처리 할 수 있지만 AI는 추상적 사고, 공감 및 상황에 맞는 이해가 필요한 작업으로 어려움을 겪습니다.
개선에도 불구하고 AI는 여전히 공간 인식 및 의사 결정과 같은 작업으로 어려움을 겪고 있습니다. AI는 미래, 특히 기술 발전에 대한 약속을 보여 주지만, 인간인지를 복제하는 것과는 거리가 멀다.
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