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AI讀不懂時鐘,也算不出星期幾?基礎(chǔ)時間認知成挑戰(zhàn)

來源: 責(zé)編: 時間:2025-05-18 16:00:30 64觀看
導(dǎo)讀近期,一項關(guān)于人工智能(AI)能力邊界的研究引起了廣泛關(guān)注。據(jù)LiveScience報道,盡管AI在編程、圖像生成、文本創(chuàng)作乃至部分標(biāo)準化測試中表現(xiàn)出色,但在執(zhí)行日常生活中看似簡單的“讀時鐘”和“算日子”等任務(wù)時,卻頻頻失誤。

近期,一項關(guān)于人工智能(AI)能力邊界的研究引起了廣泛關(guān)注。據(jù)LiveScience報道,盡管AI在編程、圖像生成、文本創(chuàng)作乃至部分標(biāo)準化測試中表現(xiàn)出色,但在執(zhí)行日常生活中看似簡單的“讀時鐘”和“算日子”等任務(wù)時,卻頻頻失誤。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這項研究在2025年的“國際學(xué)習(xí)表征會議”(ICLR)上被詳細介紹,相關(guān)論文已在arXiv平臺上發(fā)布,盡管尚未完成同行評審。愛丁堡大學(xué)的研究員Rohit Saxena是論文的主要作者,他指出,人類對時間和日歷概念的掌握幾乎是本能的,而AI在這方面的欠缺應(yīng)被視為一個需要重視的問題。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

為了驗證這一點,研究團隊設(shè)計了一系列專門測試時鐘識別和日歷計算的圖像,并將它們輸入到多個具備圖文處理能力的大型語言模型中,包括meta的Llama 3.2-Vision、Anthropic的Claude-3.5 Sonnet、谷歌的Gemini 2.0和OpenAI的GPT-4。然而,測試結(jié)果顯示,這些模型在判斷時鐘時間和推算日期星期上的準確率均未超過50%。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Saxena進一步解釋,AI在處理時鐘問題時,不僅需要識別指針的位置,還要理解角度和分辨不同風(fēng)格的表盤,如羅馬數(shù)字或藝術(shù)化設(shè)計,這遠比簡單的物體識別復(fù)雜得多。而日歷問題同樣困擾著AI,特別是在處理如“每年第153天是星期幾”這類問題時,錯誤率依然很高。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

研究數(shù)據(jù)顯示,AI在讀時鐘上的正確率僅為38.7%,而在判斷日歷上的準確率更是低至26.3%。Saxena強調(diào),AI的推理過程并不基于固定的算法規(guī)則,而是依賴于從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到的模式,這導(dǎo)致它們的推理過程缺乏一致性和準確性。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

研究還發(fā)現(xiàn),當(dāng)AI的訓(xùn)練樣本中缺乏某些特定現(xiàn)象,如閏年或復(fù)雜的日歷規(guī)則時,它們的表現(xiàn)會進一步下降。即使模型已經(jīng)理解了“閏年”這一概念,它們也很難將這個知識正確地應(yīng)用到具體的視覺判斷中。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

針對這些問題,研究提出了兩個改進方向:一是增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的代表性示例,以確保AI能夠接觸到更多樣化的情境;二是重新審視AI如何整合邏輯推理與空間感知能力,特別是在處理不常遇到的任務(wù)時。這些發(fā)現(xiàn)不僅揭示了AI的當(dāng)前局限,也為未來的研究和開發(fā)提供了重要的指導(dǎo)。GgV28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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