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Aug 14, 2023

자연 인간 행동(2023)이 기사 인용

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유추적 추론은 광범위한 연습 없이도 새로운 문제를 유연하게 해결할 수 있다는 점에서 인간 지능의 특징입니다. 광범위한 테스트를 통해 대규모 인공지능 언어 모델인 GPT-3가 인간의 능력과 비슷한 수준으로 어려운 유추 문제를 해결할 수 있음을 입증합니다.

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Holyoak, KJ in Oxford Handbook of Thinking and Reasoning(eds Holyoak, KJ & Morrison, RG) 234–259(Oxford Univ. Press, 2012). 유추 추론에 관한 인지 과학의 연구를 요약한 책 장입니다.

브라운, T. 외. 언어 모델은 소수의 학습자입니다. 고급에서. 신경 정보 처리 시스템 33(Larochelle, H. 외 편집) 1877-1901(Curran Associates, 2020). 본 논문에서는 본 연구에서 평가된 AI 시스템인 GPT-3에 대해 설명합니다.

Raven, JC 프로그레시브 매트릭스: 지능의 지각 테스트, 개별 형태(Lewis Raven, 1938). 문제 해결 능력 테스트로 일반적으로 사용되는 시각적 유추 문제 세트입니다.

호수, BM 외. 사람처럼 배우고 생각하는 기계를 만드는 것입니다. 행동. 뇌 과학. 40, E253(2017). 딥 러닝 시스템의 일부 한계를 특징짓는 검토 및 관점입니다.

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Mitchell, M. 인공 지능의 추상화 및 유추. 앤. 뉴욕 아카데미. 과학. 1505, 79–101(2021). 유추 추론에 대한 AI 작업을 요약한 리뷰입니다.

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Lu, H., Ichien, N. & Holyoak, KJ 의미론적 관계 네트워크를 사용한 확률적 유추 매핑. 심리학. 개정 129, 1078(2022). 딥러닝과 구조화된 추론 작업을 결합한 작업의 예입니다.

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이것은 Webb, T. et al.의 요약입니다. 대규모 언어 모델의 창발적 유추 추론. Nat. 흠. 행동. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01659-w (2023).

재판 및 허가

대규모 AI 언어 시스템은 유추를 통해 추론하는 새로운 능력을 보여줍니다. Nat Hum Behav (2023). https://doi.org/10.1038/s41562-023-01671-0

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게시일: 2023년 8월 4일

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

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