Wyobra\u017a sobie, \u017ce czytasz wci\u0105gaj\u0105c\u0105 ksi\u0105\u017ck\u0119 lub rozgrywasz zaci\u0119t\u0105 parti\u0119 szach\u00f3w - tw\u00f3j m\u00f3zg nieustannie si\u0119 dostosowuje, zapami\u0119tuje szczeg\u00f3\u0142y i przewiduje, co b\u0119dzie dalej. Mo\u017cesz tego nie zauwa\u017ca\u0107, ale ten wewn\u0119trzny notatnik zawsze dzia\u0142a, po cichu pomagaj\u0105c ci porusza\u0107 si\u0119 po zwrotach akcji.<\/p>\n
Zaawansowane modele j\u0119zykowe AI, takie jak ChatGPT, robi\u0105 co\u015b podobnego, cho\u0107 przy u\u017cyciu zupe\u0142nie innych \u015brodk\u00f3w. Ich \u201cproces my\u015blowy\u201d jest zasilany przez architektur\u0119 transformatorow\u0105, sprytn\u0105 struktur\u0119, kt\u00f3ra pomaga im przewidzie\u0107, co powinno nast\u0105pi\u0107 w sekwencji - niezale\u017cnie od tego, czy jest to s\u0142owo w zdaniu, czy nast\u0119pny logiczny krok w problemie matematycznym. Czy jednak modele te faktycznie my\u015bl\u0105 krok po kroku, tak jak my? A mo\u017ce id\u0105 na skr\u00f3ty w spos\u00f3b, kt\u00f3rego mogliby\u015bmy si\u0119 nie spodziewa\u0107?<\/p>\n
Aby to zbada\u0107, naukowcy z MIT przygotowali cyfrow\u0105 wersj\u0119 klasycznej gry w skorupki - tej z kubkami i ukrytym obiektem. Sztucznej inteligencji przekazano zestaw liczb i powiedziano \u201czasady\u201d ich tasowania, ale nie pozwolono jej podgl\u0105da\u0107 po rozpocz\u0119ciu tasowania. Wyzwanie: przewidzie\u0107 ostateczny uk\u0142ad wy\u0142\u0105cznie na podstawie punktu pocz\u0105tkowego i instrukcji.<\/p>\n
Czy modele skrupulatnie pod\u0105\u017ca\u0142y za ka\u017cd\u0105 zamian\u0105 i instrukcj\u0105, jak obsesyjny ludzki gracz? Niezupe\u0142nie. Zamiast tego modele znalaz\u0142y w\u0142asne skr\u00f3ty matematyczne. Wy\u0142oni\u0142y si\u0119 dwie g\u0142\u00f3wne strategie: jedna, zwana \u201calgorytmem asocjacyjnym\u201d, grupowa\u0142a kroki, rozwi\u0105zywa\u0142a cz\u0119\u015bciowe problemy i sk\u0142ada\u0142a wyniki w ca\u0142o\u015b\u0107, podobnie jak przycinanie ga\u0142\u0119zi drzewa i \u015bledzenie ka\u017cdej z nich do jej wierzcho\u0142ka. Dzi\u0119ki temu modele by\u0142y znacznie szybsze, a w niekt\u00f3rych przypadkach nawet dok\u0142adniejsze ni\u017c metodyczne wykonywanie ka\u017cdego ruchu.<\/p>\n
By\u0142 te\u017c \u201cAlgorytm asocjacyjny parzysto\u015bci\u201d, kt\u00f3ry zwraca\u0142 uwag\u0119 na to, czy liczba zamian jest nieparzysta czy parzysta, a nast\u0119pnie stosowa\u0142 podobne skr\u00f3ty grupuj\u0105ce. Dzia\u0142a\u0142o to dobrze w przypadku prostych zagadek, ale zacz\u0119\u0142o si\u0119 zacina\u0107 w obliczu d\u0142u\u017cszych, bardziej z\u0142o\u017conych wyzwa\u0144.<\/p>\n
Jak badacze to wszystko ustalili? U\u017cyli oni specjalistycznych narz\u0119dzi - wyobra\u017a sobie czytanie prywatnych notatek sztucznej inteligencji w trakcie procesu - kt\u00f3re pozwoli\u0142y im zobaczy\u0107, kiedy model odgad\u0142 poprawnie, a kiedy si\u0119 potkn\u0105\u0142. To, co odkryli, by\u0142o jasne: algorytm asocjacyjny pozwoli\u0142 modelowi uczy\u0107 si\u0119 szybciej i zachowa\u0107 spok\u00f3j, nawet gdy wyzwania ros\u0142y, podczas gdy strategia oparta na parzysto\u015bci, zale\u017cna od szybkiej heurystyki, osi\u0105gn\u0119\u0142a swoje granice wraz ze z\u0142o\u017cono\u015bci\u0105.<\/p>\n
Co to wszystko oznacza dla sposobu, w jaki budujemy i szkolimy sztuczn\u0105 inteligencj\u0119? G\u0142\u00f3wna autorka Belinda Li sugeruje, \u017ce zamiast zmusza\u0107 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 do my\u015blenia \u015bci\u015ble tak jak my, by\u0107 mo\u017ce powinni\u015bmy pom\u00f3c jej udoskonali\u0107 unikalne strategie, kt\u00f3re rozwija. Na przyk\u0142ad uk\u0142adanie wi\u0119kszej liczby \u201cwarstw\u201d w modelu mo\u017ce budowa\u0107 g\u0142\u0119bsze, bardziej niezawodne \u0142a\u0144cuchy rozumowania ni\u017c po prostu proszenie go o wykonanie wi\u0119kszej liczby krok\u00f3w w kolejno\u015bci.<\/p>\n
Chocia\u017c badanie dotyczy\u0142o stosunkowo niewielkich modeli i danych syntetycznych, zesp\u00f3\u0142 uwa\u017ca, \u017ce spostrze\u017cenia te mo\u017cna przenie\u015b\u0107 na pot\u0119\u017cne narz\u0119dzia, takie jak GPT-4.1. Kolejne kroki obejmuj\u0105 przetestowanie tych pomys\u0142\u00f3w na modelach zajmuj\u0105cych si\u0119 rzeczywistymi zadaniami, takimi jak \u015bledzenie fabu\u0142y w powie\u015bci lub \u015bledzenie zmiennych w kodzie oprogramowania.<\/p>\n
Tego rodzaju badania mog\u0105 zmieni\u0107 spos\u00f3b, w jaki sztuczna inteligencja radzi sobie z wszelkiego rodzaju trudnymi zadaniami zwi\u0105zanymi ze \u015bledzeniem stanu, od pisania przepis\u00f3w kulinarnych po prowadzenie prostych rozm\u00f3w. W miar\u0119 post\u0119p\u00f3w w tej dziedzinie, zesp\u00f3\u0142 MIT - Belinda Li, Zifan \u201cCarl\u201d Guo i Jacob Andreas - ma nadziej\u0119, \u017ce ich odkrycia doprowadz\u0105 do inteligentniejszej, bardziej godnej zaufania sztucznej inteligencji, pomagaj\u0105c nam unika\u0107 problematycznych \u201cskr\u00f3t\u00f3w\u201d, jednocze\u015bnie zach\u0119caj\u0105c do rozs\u0105dnego rozumowania.<\/p>\n
Ich praca zadebiutowa\u0142a na Mi\u0119dzynarodowej Konferencji Uczenia Maszynowego (ICML) i by\u0142a mo\u017cliwa dzi\u0119ki wsparciu organizacji takich jak Open Philanthropy, MIT Quest for Intelligence, National Science Foundation, Clare Boothe Luce Program for Women in STEM i Sloan Research Fellowship.<\/p>\n
\u0179r\u00f3d\u0142o: https:\/\/news.mit.edu\/2025\/unique-mathematical-shortcuts-language-models-use-to-predict-dynamic-scenarios-0721<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Imagine settling in with a page-turner or locking in during a tight chess match\u2014your brain is always adjusting, storing details, and making predictions about what comes next. You might not notice it, but this internal notepad is always at work, quietly helping you navigate the twists and turns. Advanced AI language models like ChatGPT do something a bit similar, though by very different means. Their \u201cthought process\u201d is powered by transformer architecture, a clever structure that helps them predict what should come next in a sequence\u2014whether it’s a word in a sentence or the next logical step in a math […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":6388,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[43,47],"tags":[],"class_list":["post-6387","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-agents","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6387","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6387"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6387\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6448,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6387\/revisions\/6448"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6388"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6387"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6387"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6387"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}