Sztuczna inteligencja nie dała rady. Pokonało ją sudoku
Łamigłówki liczbowe takie jak sudoku są zbyt skomplikowane dla sztucznej inteligencji (AI) - wynika z analiz przeprowadzonych przez naukowców. Jeszcze bardziej problematyczne dla AI jest wyjaśnienie, jak znalazła rozwiązanie.
Najważniejsze informacje
- Sudoku stanowi wyzwanie dla sztucznej inteligencji.
- AI rozwiązała jedynie 0,4 proc. plansz w badaniu.
- Modele AI mają trudności z wyjaśnieniem swoich rozwiązań.
Sudoku, popularna łamigłówka liczbowa, stała się nieoczekiwanym wyzwaniem dla sztucznej inteligencji. Choć AI osiąga sukcesy w wielu dziedzinach, takich jak analiza danych czy generowanie treści, to zadania logiczne, jak sudoku, wciąż sprawiają jej trudności.
Naukowcy z Uniwersytetu Kolorado w Boulder przeprowadzili badanie, w którym modele AI miały rozwiązać 2300 plansz sudoku o różnym stopniu trudności. Wyniki były zaskakujące – maszyny rozwiązały jedynie 0,4 proc. zadań. Głównym problemem okazało się logiczne myślenie, które jest kluczowe w tego typu łamigłówkach.
Modele AI, takie jak o1 czy Llama-3.1, opierają się na prawdopodobieństwie, a nie na logicznym rozumowaniu. To sprawia, że zadania wymagające przestrzegania ścisłych reguł są dla nich trudne.
Dalsza część artykułu pod materiałem wideo
Sztuczna inteligencja w medycynie. Jak działa technologia automatyzująca interpretację wyników badań
Modele sztucznej inteligencji mają problemy z braniem pod uwagę jednocześnie wszystkich ograniczających czynników w siatce liczbowej – wyjaśnili autorzy badania, cytowani przez Polską Agencję Prasową.
Problemy z wyjaśnieniem rozwiązań
Jeszcze większym wyzwaniem dla AI było wyjaśnienie, jak doszła do swoich rozwiązań. Modele potrafiły poprawnie uzasadnić swoje decyzje tylko w 5 proc. przypadków. Często odpowiedzi były błędne lub niejasne, co podkreśla dr Ashutosh Trivedi, współautor badania.
AI była całkowicie zdezorientowana i zareagowała w dziwaczny sposób – ocenił dr Trivedi, cytowany przez PAP.
Wyniki badań pokazują, że mimo postępów, sztuczna inteligencja nie jest jeszcze w pełni niezawodna w zadaniach wymagających precyzyjnego rozumowania. Anirudh Maiya, główny autor pracy, podkreśla, że choć AI rozwija nowe umiejętności, nadal ma ograniczenia w wielu obszarach.
