論文の概要: Artificial Neuropsychology: Are Large Language Models Developing Executive Functions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04134v2
• Date: Tue, 17 Oct 2023 16:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 22:01:28.831207
• Title: Artificial Neuropsychology: Are Large Language Models Developing Executive Functions?
• Title（参考訳）: 人工神経心理学 : 大きな言語モデルが実行機能を生み出すか?
• Authors: Hernan Ceferino Vazquez
• Abstract要約: ハノイ・タワーズ・オブ・ハノイ法によるGPTの計画機能と作業記憶の評価を行った。 予備的な結果は、LLMがハノイの塔でほぼ最適解を生成することを示している。 これらの能力は、タスクが分かっていないときに、よく訓練された人間よりも非常に制限され、悪い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has been rapidly advancing and has demonstrated its ability to perform a wide range of cognitive tasks, including language processing, visual recognition, and decision-making. Part of this progress is due to LLMs (Large Language Models) like those of the GPT (Generative Pre-Trained Transformers) family. These models are capable of exhibiting behavior that can be perceived as intelligent. Most authors in Neuropsychology consider intelligent behavior to depend on a number of overarching skills, or Executive Functions (EFs), which rely on the correct functioning of neural networks in the frontal lobes, and have developed a series of tests to evaluate them. In this work, we raise the question of whether LLMs are developing executive functions similar to those of humans as part of their learning, and we evaluate the planning function and working memory of GPT using the popular Towers of Hanoi method. Additionally, we introduce a new variant of the classical method in order to avoid that the solutions are found in the LLM training data (dataleakeage). Preliminary results show that LLMs generates near-optimal solutions in Towers of Hanoi related tasks, adheres to task constraints, and exhibits rapid planning capabilities and efficient working memory usage, indicating a potential development of executive functions. However, these abilities are quite limited and worse than well-trained humans when the tasks are not known and are not part of the training data.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は急速に進歩しており、言語処理、視覚認識、意思決定を含む幅広い認知タスクを実行する能力を示している。 この進歩の一部は、GPT(Generative Pre-Trained Transformers)ファミリーのようなLLM(Large Language Models)によるものである。 これらのモデルは、知的と見なされる行動を示すことができる。 神経心理学のほとんどの著者は、知的行動は、前頭葉におけるニューラルネットワークの正しい機能に依存するいくつかのオーバーアーキシングスキル(efs)に依存すると考え、それらを評価するための一連のテストを開発した。 本研究では,LLMが学習の一環として人間に類似したエグゼクティブ機能を開発しているかどうかを疑問視し,ハノイのタワーを用いたGPTの計画機能と作業記憶の評価を行った。 さらに,LLMトレーニングデータ(dataleakeage)に解が存在することを避けるため,従来の手法の新たな変種を導入する。 予備的な結果から,LLMはハノイのタワーズでほぼ最適解を生成し,タスク制約に従属し,迅速な計画能力と効率的なワーキングメモリ利用を示し,経営機能の発展の可能性を示している。 しかし、これらの能力は、タスクが分かっておらず、トレーニングデータの一部ではない場合、十分に訓練された人間よりもかなり限定的で悪い。

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