Способность искусственного интеллекта решать логические задачи является важным показателем его развития. В этой статье мы рассмотрим, как нейросеть Claude от Anthropic справляется с различными логическими задачами и сравним ее с предыдущими моделями, такими как ChatGPT 3.5.
Claude 3 и логические задачи
Некоторое время назад мы опубликовали пост «Не используйте ChatGPT 3.5 для решения логических задач«, в котором выяснили, что GPT-3.5 совершенно не справляется с задачами, в которых нужно рассуждать логически и выявлять подвохи в условиях.
Пришло время проверить нейросеть Claude. Так как моделей у этой нейросети несколько, то мы проверим их все.
❓ Какие вопросы мы задали нейросети:
Задача 1. «Помоги решить задачу. При падении с четырёх ступенек мальчик сломал одну руку. Сколько рук сломает мальчик при падении с сорока ступенек?»
Задача 2. «У девочки есть 10 кукол. Каждый день девочка отдаёт подруге 1 куклу. Сколько кукол девочка отдаст подруге за 20 дней? Сколько кукол останется у девочки?»
Задача 3. «У мальчика сегодня 30 яблок. Вчера он отдал другу 10 яблок. Сколько яблок у мальчика сегодня?»
💬 Какие результаты получили:
Младшая модель Claude Haiku решила верно только третью задачу.
Средняя модель Claude Sonnet решила верно первую и вторую задачу. Третья задача была решена с ошибкой.
Старшая модель Claude Opus решила все задачи верно.
➡️ Какие выводы:
Из очевидного — чем мощнее модель, тем меньше ошибок она делает.
В результатах мы видим, что младшая модель Claude Haiku решила верно третью задачу, но более мощная модель эту задачу решила с ошибкой. Удивительного в этом ничего нет, потому что нейросети работают на вероятностях. Иногда им может повезти, а иногда нет решить какую-то задачу правильно.
Здесь играет роль сколько раз из N проверок задача будет решена правильно. Даже палка стреляет раз в год, поэтому самой слабой нейросети может повезти 1 раз с решением из 100 попыток, а самой мощной не повезти 1 раз из тех же 100 попыток.
Также на скриншотах мы видим, что Claude отвечает всегда развернуто и пытается решить задачу шаг за шагом по умолчанию. ChatGPT 3.5 давал короткие и лаконичные ответы.
Дополнительная информация:
- Важность логического мышления для искусственного интеллекта:
Способность рассуждать логически и выявлять скрытые подвохи в условиях задач является критически важной для развития действительно разумных систем ИИ. Преодоление этой проблемы может открыть путь к созданию более надежных и универсальных решений в области искусственного интеллекта. - Проблемы современных нейросетей при решении логических задач:
Многие современные нейросетные модели, такие как GPT-3, часто демонстрируют слабые результаты при решении логических задач, особенно когда необходимо распознавать подвохи и рассуждать нестандартно. Это может быть связано с тем, что обучающие данные для таких моделей не всегда включают достаточное количество примеров логических задач. - Потенциальные пути улучшения:
Для повышения эффективности нейросетей в решении логических задач могут применяться различные подходы, такие как:
- Специализированное обучение на наборах логических задач
- Использование более сложных архитектур нейронных сетей, способных к символическому рассуждению
- Комбинирование нейросетей с традиционными методами логического вывода
Успешное преодоление этой проблемы может стать важным шагом на пути к созданию более разумных и надежных систем искусственного интеллекта.
Заключение
Результаты показывают, что более мощные версии нейросети Claude демонстрируют лучшую производительность при решении логических задач. Однако даже младшие модели иногда могут правильно справляться с определенными задачами благодаря вероятностному подходу нейросетей. Важно также отметить, что Claude предлагает более развернутые объяснения своих решений, что может способствовать лучшему пониманию рассуждений модели.
❓Вопрос: Где использовать Claude 3?
Ответ: Нейросеть доступна по ссылкам ниже:
🔗 Перейти к чат-боту Telegram
🔗 Открыть веб-версию GoGPT
В настройках диалога выберите нужную модель.
