Lukáš Honzík, Miroslava Huclová, Soňa Königsmarková, Viola Vrbová

Některá omezení generativní umělé inteligence při řešení logických problémů

Introduction

Některá omezení generativní umělé inteligence při řešení logických problémů. Analýza omezení generativní AI (ChatGPT) při řešení logických úloh. Článek zkoumá její obtíže s logickými pravidly a strategickým myšlením.

Abstract

Článek se zabývá omezeními umělé inteligence při řešení klasických logických úloh, konkrétně úloh „Vlk, koza a zelí“ a „O třech kanibalech a třech misionářích“, včetně její modifikace „O čtyřech kanibalech a čtyřech misionářích“. Následně je analyzována schopnost jazykového modelu ChatGPT vyřešit tyto úlohy a jsou zdůrazněny obtíže, které AI má při dodržování logických pravidel a strategií. V analogii k těmto obtížím je zmíněn tzv. „Argument čínského pokoje“, který ilustruje limity algoritmických přístupů k problémům, které vyžadují hlubší porozumění a strategické myšlení. Na závěr je konstatováno, že přestože má AI s některými složitějšími logickými úlohami problémy, může být velmi efektivně využita pro zpracování a analýzu velkých objemů data.

Review

This paper offers a timely and pertinent examination into the inherent limitations of generative artificial intelligence when confronted with classical logical reasoning problems. Focusing on well-known river-crossing puzzles such as 'The Wolf, Goat, and Cabbage' and the 'Cannibals and Missionaries' scenarios (including its four-person variant), the authors investigate the capabilities of a leading language model, ChatGPT. The core finding establishes that generative AI demonstrably struggles with these tasks, highlighting significant difficulties in adhering to fundamental logical rules and strategic thinking necessary for their successful resolution. The methodology employed involves a direct analysis of ChatGPT's performance against these established benchmarks, revealing a critical gap in its ability to navigate complex conditional logic and multi-step strategic planning. The paper effectively underscores that while AI can process information, its 'understanding' of the underlying logical constraints often proves insufficient for deriving optimal solutions. This insight is further enriched by an insightful analogy to the 'Chinese Room Argument,' which serves to theoretically frame the observed limitations, suggesting that algorithmic processing alone may not equate to the deeper comprehension required for such problem-solving. Ultimately, the research contributes valuable insights into the current state of generative AI, delineating its boundaries in areas demanding profound strategic thought and rigorous adherence to logical principles. While candidly addressing these shortcomings, the paper concludes with a balanced perspective, acknowledging that despite its struggles with certain complex logical tasks, AI remains exceptionally powerful for large-scale data processing and analysis. This work is crucial for setting realistic expectations for generative AI applications, guiding its responsible development, and identifying domains where human cognitive abilities remain indispensable.

Full Text

Comments

You need to be logged in to post a comment.