Группа исследователей провела уникальное исследование, целью которого стало изучение восприятия цветов искусственным интеллектом ChatGPT.
Несмотря на свою мощную способность анализировать тексты и создавать ответы, ChatGPT никогда не сталкивался с реальной ситуацией наблюдения, например, синего неба или красного яблока, как это делают люди. Это вызывает вопросы о том, насколько важно физическое восприятие цвета для глубокого понимания языкового контекста.
Методология исследования
Исследование включало несколько групп участников:
- Люди с нормальным зрением
- Дальтоники
- Профессиональные художники
- Модель ChatGPT
Участникам предлагалось связывать различные цвета с абстрактными понятиями, интерпретировать известные и новые цветовые метафоры и пояснять свое понимание. Вопрос заключался в том, помогает ли прямое зрительное восприятие лучше осознавать смысл цветового языка, или же текст сам по себе является достаточным источником информации.
Основные выводы
Люди с нормальным зрением и дальтоники
Ожидания исследователей подтвердились частично: участники обеих категорий продемонстрировали схожее восприятие цвета в отношении известных метафор. Однако профессиональные художники значительно превосходили другие группы в понимании новых метафор, что свидетельствует о влиянии опыта работы с цветом на глубину осознания концепции цвета в языке.
ChatGPT
Модель показала высокий уровень согласованности в цветовых ассоциациях, но менее успешно справлялась с новыми метафорами и могла ошибаться в интерпретации обратных связей («противоположность зеленому»). Ее объяснения часто основывались на культурных и эмоциональных аспектах, связанных с определенными цветами, но редко затрагивали аспекты физического восприятия.
Заключение
Исследование подчеркивает различия между способностью модели имитировать шаблоны значений и широким диапазоном человеческих возможностей, включая личный опыт и практические ощущения. По мнению профессора Лизы Азиз-Заде, будущее развитие технологий должно учитывать возможность интеграции сенсорных данных, таких как визуальная или тактильная информация, чтобы повысить качество понимания и взаимодействия с языком у моделей ИИ.
