点击下方卡片，关注“CVer”公众号
AI/CV重磅干货，第一时间送达
点击进入—>CV微信技术交流群
丰色 萧箫 发自 凹非寺
转载自：量子位（QbitAI）
ChatGPT原来是拥有心智的？！
“原本认为是人类独有的心智理论（Theory of Mind，ToM），已经出现在ChatGPT背后的AI模型上。”
这是来自斯坦福大学的最新研究结论，一经发出就造成了学术圈的轰动：
这一天终于猝不及防地来了。
所谓心智理论，就是理解他人或自己心理状态的能力，包括同理心、情绪、意图等。
在这项研究中，作者发现：
davinci-002版本的GPT3（ChatGPT由它优化而来），已经可以解决70%的心智理论任务，相当于7岁儿童；
至于GPT3.5（davinci-003），也就是ChatGPT的同源模型，更是解决了93%的任务，心智相当于9岁儿童！
然而，在2022年之前的GPT系列模型身上，还没有发现解决这类任务的能力。
也就是说，它们的心智确实是“进化”而来的。
△ 论文在推特上爆火
对此，有网友激动表示：
GPT的迭代肯定快得很，说不定哪天就直接成年了。（手动狗头）
所以，这个神奇的结论是如何得出的？
为什么认为GPT-3.5具备心智？
这篇论文名为《心智理论可能在大语言模型中自发出现》（Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models）。
作者依据心智理论相关研究，给GPT3.5在内的9个GPT模型做了两个经典测试，并将它们的能力进行了对比。
这两大任务是判断人类是否具备心智理论的通用测试，例如有研究表明，患有自闭症的儿童通常难以通过这类测试。
第一个测试名为Smarties Task（又名Unexpected contents，意外内容测试），顾名思义，测试AI对意料之外事情的判断力。
以“你打开一个巧克力包装袋，发现里面装满了爆米花”为例。
作者给GPT-3.5输入了一系列提示语句，观察它预测“袋子里有什么？”和“她发现袋子时很高兴。所以她喜欢吃什么？”两个问题的答案。
正常来说，人们会默认巧克力袋子里是巧克力，因此会对巧克力袋子里装着爆米花感到惊讶，产生失落或惊喜的情绪。其中失落说明不喜欢吃爆米花，惊喜说明喜欢吃爆米花，但都是针对“爆米花”而言。
测试表明，GPT-3.5毫不犹豫地认为“袋子里装着爆米花”。
至于在“她喜欢吃什么”问题上，GPT-3.5展现出了很强的同理心，尤其是听到“她看不见包装袋里的东西”时一度认为她爱吃巧克力，直到文章明确表示“她发现里面装满了爆米花”才正确回答出答案。
为了防止GPT-3.5回答出的正确答案是巧合——万一它只是根据任务单词出现频率进行预测，作者将“爆米花”和“巧克力”对调，此外还让它做了10000个干扰测试，结果发现GPT-3.5并不仅仅根据单词频率来进行预测。
至于在整体的“意外内容”测试问答上，GPT-3.5成功回答出了20个问题中的17个，准确率达到了85%。
第二个是Sally-Anne测试（又名Unexpected Transfer，意外转移任务），测试AI预估他人想法的能力。
以“约翰把猫放进篮子后离开，马克趁他不在，把猫从篮子里放进盒子里”为例。
作者让GPT-3.5读了一段文字，来分别判断“猫的位置”和“约翰回来后会去哪里找猫”，同样这是它基于阅读文本的内容量做出的判断：
针对这类“意外转移”测试任务，GPT-3.5回答的准确率达到了100%，很好地完成了20个任务。
同样地，为了避免GPT-3.5又是瞎蒙的，作者给它安排了一系列“填空题”，同时随机打乱单词顺序，测试它是否是根据词汇出现的频率在乱答。
测试表明，在面对没有逻辑的错误描述时，GPT-3.5也失去了逻辑，仅回答正确了11%，这表明它确实是根据语句逻辑来判断答案的。
但要是以为这种题很简单，随便放在哪个AI上都能做对，那就大错特错了。
作者对GPT系列的9个模型都做了这样的测试，发现只有GPT-3.5（davinci-003）和GPT-3（2022年1月新版，davinci-002）表现不错。
davinci-002是GPT-3.5和ChatGPT的“老前辈”。
平均下来，davinci-002完成了70%的任务，心智相当于7岁孩童，GPT-3.5完成了85%的意外内容任务和100%的意外转移任务（平均完成率92.5%），心智相当于9岁孩童。
然而在BLOOM之前的几个GPT-3模型，就连5岁孩童都不如了，基本上没有表现出心智理论。
作者认为，在GPT系列的论文中，并没有证据表明它们的作者是“有意而为之”的，换而言之，这是GPT-3.5和新版GPT-3为了完成任务，自己学习的能力。
看完这些测试数据后，有人的第一反应是：快停下（研究）！
也有人调侃：这不就意味着我们以后也能和AI做朋友了？
甚至有人已经在想象AI未来的能力了：现在的AI模型是不是也能发现新知识/创造新工具了？
发明新工具还不一定，但Meta AI确实已经研究出了可以自己搞懂并学会使用工具的AI。
LeCun转发的一篇最新论文显示，这个名叫ToolFormer的新AI，可以教自己使用计算机、数据库和搜索引擎，来改善它生成的结果。
甚至还有人已经搬出了OpenAI CEO那句“AGI可能比任何人预料的更早来敲响我们的大门”。
但先等等，AI真的就能通过这两个测试，表明自己具备“心智理论”了吗？
会不会是“装出来的”？
例如，中国科学院计算技术研究所研究员刘群看过研究后就认为：
AI应该只是学得像有心智了。
既然如此，GPT-3.5是如何回答出这一系列问题的？
对此，有网友给出了自己的猜测：
这些LLM并没有产生任何意识。它们只是在预测一个嵌入的语义空间，而这些语义空间是建立在实际有意识的人的输出之上的。
事实上，作者本人同样在论文中给出了自己的猜测。
如今，大语言模型变得越来越复杂，也越来越擅长生成和解读人类的语言，它逐渐产生了像心智理论一样的能力。
但这并不意味着，GPT-3.5这样的模型就真正具备了心智理论。
与之相反，它即使不被设计到AI系统中，也可以作为“副产品”通过训练得到。
因此，相比探究GPT-3.5是不是真的有了心智还是像有心智，更需要反思的是这些测试本身——
最好重新检查一下心智理论测试的有效性，以及心理学家们这数十年来依据这些测试得出的结论：
如果AI都能在没有心智理论的情况下完成这些任务，如何人类不能像它们一样？
属实是用AI测试的结论，反向批判心理学学术圈了（doge）。
关于作者
本文作者仅一位，来自斯坦福大学商学院组织行为学专业的副教授Michal Kosinski。
他的工作内容就是利用前沿计算方法、AI和大数据研究当下数字环境中的人类（如陈怡然教授所说，他就是一位计算心理学教授）。
Michal Kosinski拥有剑桥大学心理学博士学位，心理测验学和社会心理学硕士学位。
在当前职位之前，他曾在斯坦福大学计算机系进行博士后学习，担任过剑桥大学心理测验中心的副主任，以及微软研究机器学习小组的研究员。
目前，Michal Kosinski在谷歌学术上显示的论文引用次数已达18000+。
话又说回来，你认为GPT-3.5真的具备心智了吗？
GPT3.5试用地址：
https://platform.openai.com/playground
参考链接：
[1]https://weibo.com/2199733231/MswirnMIu
[2]https://twitter.com/KevinAFischer/status/1623984337829117952
[3]https://www.michalkosinski.com/
点击进入—>CV微信技术交流群
CVPR/ECCV 2022论文和代码下载
后台回复：CVPR2022，即可下载CVPR 2022论文和代码开源的论文合集
后台回复：ECCV2022，即可下载ECCV 2022论文和代码开源的论文合集后台回复：Transformer综述，即可下载最新的3篇Transformer综述PDF
目标检测和Transformer交流群成立
扫描下方二维码，或者添加微信：CVer222，即可添加CVer小助手微信，便可申请加入CVer-目标检测或者Transformer 微信交流群。另外其他垂直方向已涵盖：目标检测、图像分割、目标跟踪、人脸检测&识别、OCR、姿态估计、超分辨率、SLAM、医疗影像、Re-ID、GAN、NAS、深度估计、自动驾驶、强化学习、车道线检测、模型剪枝&压缩、去噪、去雾、去雨、风格迁移、遥感图像、行为识别、视频理解、图像融合、图像检索、论文投稿&交流、PyTorch、TensorFlow和Transformer等。
一定要备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称（如目标检测或者Transformer+上海+上交+卡卡），根据格式备注，可更快被通过且邀请进群▲扫码或加微信号: CVer222，进交流群
CVer学术交流群（知识星球）来了！想要了解最新最快最好的CV/DL/ML论文速递、优质开源项目、学习教程和实战训练等资料，欢迎扫描下方二维码，加入CVer学术交流群，已汇集数千人！▲扫码进群
▲点击上方卡片，关注CVer公众号整理不易，请点赞和在看
