Alimlər süni intellektin ciddi zəifliyini tapıblar

Beynəlxalq tədqiqatçılar qrupu aparılan yeni eksperiment nəticəsində aparıcı süni intellekt modellərində indiyədək kifayət qədər araşdırılmamış ciddi bir problem aşkar edib.
Yeniavaz.com xəbər verir ki, araşdırmanın nəticələri nüfuzlu “PNAS Nexus” jurnalında dərc olunub.
Məlum olub ki, davamlı diqqət tələb edən tapşırıqların uzunluğu artdıqca süni intellekt modellərinin dəqiqliyi kəskin şəkildə aşağı düşür, hətta bəzi hallarda sistem verilən təlimatı demək olar ki, tamamilə yerinə yetirə bilmir.
Tədqiqat çərçivəsində alimlər 1935-ci ildə hazırlanmış məşhur “Stroop” testindən istifadə ediblər. Bu psixoloji eksperiment zamanı iştirakçılara rəng adları (“qırmızı”, “mavi”, “yaşıl”) göstərilir, lakin sözlər mənasına uyğun olmayan rənglərlə yazılır. Tapşırıq isə sözün məzmununu deyil, yalnız yazının rəngini düzgün müəyyən etməkdir.
İnsan beyni belə hallarda müəyyən “koqnitiv konflikt” yaşasa da, uzun siyahılarda belə diqqəti qoruyaraq avtomatik oxuma refleksini boğmağı bacarır.
Tədqiqatçılar professor Suketu Patelin rəhbərliyi ilə testi süni intellekt modellərinə uyğunlaşdıraraq bir neçə qabaqcıl sistemi yoxlayıblar. Eksperimentdə aşağıdakı modellər iştirak edib:
“GPT-4o”
“Claude 3.5 Sonnet”
“GPT-5”
“Claude Opus 4.1”
“Gemini 2.5”
Araşdırma göstərib ki, qısa tapşırıqlarda bütün modellər yüksək nəticə göstərsə də, siyahının uzunluğu artdıqca performans sürətlə aşağı düşür.
Məsələn, “GPT-4o” 5 sözdən ibarət tapşırıqda 91 faiz düzgün cavab verib. Lakin söz sayı 10-a çatdıqda göstərici 57 faizə, 40 sözdə isə cəmi 15 faizə enib.
“Claude 3.5 Sonnet” modeli isə təxminən 20 sözə qədər stabil işləsə də, daha uzun tapşırıqlarda dəqiqlik 24 faizə qədər geriləyib.
Alimlərin sözlərinə görə, modellər zaman keçdikcə ilkin təlimatı “unudur” və yenidən təlim zamanı formalaşmış ən güclü nümunəyə - sadəcə sözü oxuma davranışına qayıdır.
Tədqiqat müəllifləri vurğulayır ki, insanlar uzun müddət ərzində məqsədli diqqəti saxlamaq və avtomatik reaksiyaları nəzarətdə tutmaq qabiliyyətinə malikdir. Mövcud süni intellekt sistemlərində isə belə davamlı diqqət mexanizmi kifayət qədər güclü deyil.
Bu səbəbdən tapşırıq nə qədər uzanırsa, modellərdə diqqət itkisi və təlimatdan yayınma riski də bir o qədər artır.
Mütəxəssislər hesab edir ki, bu nəticələr süni intellektin insan düşüncəsinə bənzər davamlı diqqət mexanizmlərinin yaradılması istiqamətində əlavə araşdırmalara ehtiyac olduğunu göstərir.