{"id":16984,"date":"2023-08-04T19:57:36","date_gmt":"2023-08-04T19:57:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/madagascar\/politique\/chatgpt-3-raisonne-aussi-bien-que-des-etudiants-selon-une-etude-de-psychologues-californiens"},"modified":"2023-08-04T21:24:42","modified_gmt":"2023-08-04T21:24:42","slug":"chatgpt-3-raisonne-aussi-bien-que-des-etudiants-selon-une-etude-de-psychologues-californiens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/madagascar\/toutes-les-actualites\/chatgpt-3-raisonne-aussi-bien-que-des-etudiants-selon-une-etude-de-psychologues-californiens","title":{"rendered":"ChatGPT-3 raisonne aussi bien que des \u00e9tudiants, selon une \u00e9tude de psychologues californiens"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Madagascar. <\/strong><\/span>Le raisonnement par analogie est ce qui nous permet de re\u0301soudre un proble\u0300me nouveau en s\u2019inspirant de nos connaissances sur des situations similaires. Il intervient aussi lorsqu\u2019on trouve des similarite\u0301s entre des musiques, des histoires, des e\u0301ve\u0300nements de la vie quotidienne ou des lieux. Re\u0301cemment, de nombreux de\u0301bats ont e\u0301merge\u0301 avec ChatGPT d\u2019Open AI sur la pre\u0301sence ou non du raisonnement analogique dans les intelligences artificielles.<\/p>\n

Dans un article publie\u0301 dans Nature human behavior le 31 juillet 2023, des psychologues de l\u2019universite\u0301 de Californie (UCLA) aux Etats-Unis, ont teste\u0301 la capacite\u0301 du grand mode\u0300le de langage ChatGPT-3 a\u0300 raisonner sur des proble\u0300mes nouveaux sans aucun entrai\u0302nement pre\u0301alable. Ils ont trouve\u0301 qu\u2019il e\u0301tait aussi performant voir meilleur que des e\u0301tudiants de l\u2019UCLA !<\/p>\n

\u201cGrand mode\u0300le de langage\u201d. Pour rappel, ChatGPT-3 est un grand mode\u0300le de langage (LLM, large language model) sur lequel sont ba\u0302ties les intelligences artificielles ge\u0301ne\u0301ratives. Ces dernie\u0300res sont capables de ge\u0301ne\u0301rer du texte, une image ou me\u0302me des sons nouveaux (en s\u2019inspirant des donne\u0301es avec lesquelles elles ont e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301es). Il a e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301 avec 175 milliards de parame\u0300tres et les donne\u0301es d\u2019internet datant d\u2019avant 2019.<\/p>\n

Une capacite\u0301 e\u0301tonnante dans l\u2019interpre\u0301tation de mode\u0300les abstraits<\/b><\/p>\n

Tous les participants de l\u2019expe\u0301rience e\u0301taient des e\u0301tudiants de premier cycle de l\u2019UCLA. L\u2019objectif des chercheurs e\u0301tait de tester la capacite\u0301 de ChatGPT-3 a\u0300 re\u0301soudre des proble\u0300mes avec peu de formation initiale, ne ne\u0301cessitant parfois que quelques exemples, ou me\u0302me une simple instruction de ta\u0302che. Les diffe\u0301rents exercices propose\u0301s au mode\u0300le de langage et aux participants de l\u2019expe\u0301rience ont e\u0301te\u0301 de\u0301compose\u0301s en cinq parties : proble\u0300mes de raisonnement matriciel, analogies de chai\u0302nes de lettres, analogies verbales et analogies d\u2019histoires. Dans les exercices ne\u0301cessitant un certain niveau d\u2019abstraction, comme avec les matrices progressives de Raven, une famille de tests a\u0300 choix multiples qui mesurerait le raisonnement analogique, ChatGPT obtenait des re\u0301sultats supe\u0301rieurs aux participants.<\/p>\n

Pour les chercheurs, sa re\u0301ussite a\u0300 l\u2019e\u0301preuve des matrices peut e\u0302tre conside\u0301re\u0301e comme la preuve qu\u2019il a acquis \u201cles capacite\u0301s de base sous-jacentes a\u0300 l\u2019analogie\u201d, bien qu\u2019il soit important, dans les travaux futurs, d\u2019e\u0301tudier la manie\u0300re dont ces processus de raisonnement \u201cpeuvent e\u0302tre utilise\u0301s pour la re\u0301solution des proble\u0300mes\u201d. Il convient de noter que me\u0302me si ChatGPT a globalement eu des meilleurs re\u0301sultats que la moyenne des e\u0301tudiants, certains participants l\u2019ont aussi surpasse\u0301.<\/p>\n

Exemple de proble\u0300me illustrant la structure des matrices progressives de Raven. Ils consistent en une matrice 3 \u00d7 3 (3 lignes et 3 colonnes) peuple\u0301e de formes ge\u0301ome\u0301triques, dont chaque ligne ou colonne est re\u0301gie par le me\u0302me ensemble de re\u0300gles abstraites. L\u2019objectif est de de\u0301duire la cellule manquante en bas a\u0300 droite, en choisissant parmi les huit options ci-dessous. Cre\u0301dits : Taylor Webb, Keith J. Holyoak & Hongjing Lu<\/p>\n

Mais ChatGPT est moins performant sur les histoires<\/b><\/p>\n

Notre faculte\u0301 de de\u0301celer des points communs entre les choses et les ide\u0301es peut se retrouver dans le de\u0301veloppement de certains concepts comme celui du monomythe, de\u0301veloppe\u0301 par le mythologue ame\u0301ricain Joseph Campbell, qui de\u0301cortique le voyage du he\u0301ros en mettant en lumie\u0300re les sche\u0301mas similaires dans les mythes fondateurs. Un raisonnement analogique qui ne\u0301cessite cette fois d\u2019e\u0302tre attentif a\u0300 l\u2019intrigue, aux retournements de situation et autres sche\u0301mas narratifs. Les chercheurs ont voulu savoir si ChatGPT-3 e\u0301tait aussi capable d\u2019interpre\u0301ter et de trouver des connexions entre des histoires.<\/p>\n

Ils ont pre\u0301sente\u0301 une premie\u0300re histoire puis on demande\u0301 aux participants de comparer avec deux autres histoires et de de\u0301terminer laquelle est la plus similaire. Contrairement aux autres ta\u0302ches, les e\u0301tudiants surpasse\u0300rent ChatGPT-3, comme le montre le graphique ci-dessous.<\/p>\n

Les tests pre\u0301liminaires de ChatGPT-4 indiquent des performances encore meilleures<\/b><\/p>\n

Lors d\u2019un premier test avec ChatGPT-4, les chercheurs ont constate\u0301 qu\u2019il pre\u0301sentait des performances plus e\u0301leve\u0301es dans l\u2019analogie avec les histoires. En effet, il se\u0301lectionnait l\u2019histoire qui avait le plus de ressemblance avec celle donne\u0301e en guise de comparaison. D\u2019autres tests avec cette nouvelle version de ChatGPT devraient e\u0302tre teste\u0301s par la suite.<\/p>\n

Pour les chercheurs, la question qui reste a\u0300 e\u0301lucider est de comprendre comment ChatGPT-3 a atteint un semblant de capacite\u0301 analogique. Selon leurs hypothe\u0300ses, cela serait du\u0302 a\u0300 la taille et a\u0300 la diversite\u0301 des donne\u0301es d\u2019entrai\u0302nement de ChatGPT.<\/p>\n

Par ailleurs, il est important de noter que le raisonnement analogique de ChatGPT ne ressemble pas strictement au no\u0302tre. Les grands mode\u0300les de langage (LLM) rec\u0327oivent des ordres de grandeur avec une quantite\u0301 de donne\u0301es d\u2019entrai\u0302nement incomparable avec des connaissances apprises par les e\u0302tres humains.<\/p>\n

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