Teoria umysłu: Co to oznacza w psychologii i dlaczego badacze AI o to debatują

Co oznacza teoria umysłu w psychologii

Teoria umysłu (ToM) definiowana jest jako zdolność do zrozumienia innych osób poprzez przypisywanie im stanów umysłowych, zgodnie z przeglądem koncepcji na Wikipedii. Pozwala osobie rozpoznać, że ktoś inny może posiadać przekonania, pragnienia lub intencje różniące się od jej własnych, i wykorzystać to rozpoznanie do przewidywania lub wyjaśniania zachowania.

Termin wszedł do współczesnych badań za pośrednictwem artykułu Davida Premacka i Guya Woodruffa z 1978 roku "Czy szympansy mają teorię umysłu?", które skłoniło psychologów do badania tej zdolności u różnych gatunków i na całej długości rozwoju dziecka, zgodnie z Wikipedią. Następnie pojawiły się dwie konkurencyjne wyjaśnienia dla tego, jak działa teoria umysłu: "teoria-teoria", która utrzymuje, że ludzie stosują reguły psychologii ludowej do wnioskowania o stanach innych osób, oraz teoria symulacji, która utrzymuje, że ludzie mentálnie modelują innych poprzez wyobrażanie sobie siebie na ich miejscu.

Test Sally-Anne

Standardowym narzędziem do testowania teorii umysłu u dzieci jest zadanie z fałszywym przekonaniem, najczęściej przedstawiane jako historia Sally-Anne: Sally wkłada kulkę do swojego kosza i opuszcza pokój; Anne następnie przenosi kulkę do pudełka. Dziecko przechodzi test, przewidując, że Sally będzie szukać kulki w koszyku — jej oryginalnym, teraz fałszywym przekonaniu — a nie tam, gdzie ona faktycznie się znajduje, jak wyjaśnia Wikipedeia. Powiązana wersja, zadanie z niespodziewaną zawartością, pyta dzieci, co ich zdaniem ktoś inny myśli, co znajduje się w pudełku z mylącą etykietą.

Dzieci zwykle rozwijają te zdolności w ustalonej sekwencji między mniej więcej trzecim a piątym rokiem życia, przesuwając się od zrozumienia, że ludzie mogą chcieć różne rzeczy, do zrozumienia, że ludzie mogą mieć różne przekonania, do przejścia kompleksowych testów fałszywych przekonań. Wikipedeia zauważa, że dokładna sekwencja różni się między kulturami: na przykład dzieci z Iranu i Chin szybciej rozumieją "dostęp do wiedzy", ale dłużej zajmuje im zrozumienie "różnorodnych przekonań", co badacze wiążą z kolektywistycznymi wartościami kulturowymi.

Dlaczego sztuczna inteligencja weszła do debaty

Zainteresowanie teorią umysłu maszyn wzrosło po tym, jak badacz psychologii obliczeniowej ze Stanforda Michal Kosinski przepuszczył te same zadania z fałszywym przekonaniem, które stosuje się do dzieci, przez serię modeli językowych. Zgodnie ze stroną artykułu roboczego Graduate School of Business Uniwersytetu Stanforda, Kosinski skonstruował 40 scenariuszy z fałszywym przekonaniem, plus odpowiadające im wersje kontrolne z prawdziwym przekonaniem, i przetestował je na modelach języka wydanych między późnymi lat 2010. i 2023 rokiem.

Oddzielny artykuł badań na PsyPost zawiera różne liczby dla tego, co opisywane jest jako późniejsza runda testów obejmująca 11 modeli: podaje, że warianty GPT-3 rozwiązują tylko około 20% zadań, a "ChatGPT-4" rozwiązuje 75% ogółem, z podziałem 90% na zadania nieoczekiwanej zawartości, ale tylko 60% na trudniejszą wersję nieoczekiwanego transferu. Dwa źródła opisują różne partie testów i wersje modeli, co jest jedną z możliwych przyczyn niezgodności procent; jednak oba wskazują na wyraźną poprawę nowszych modeli w porównaniu ze starszymi.

Sprzeciw: dopasowanie wzorów czy prawdziwe zrozumienie?

Wnioski Kosinkiego nie pozostały bez sprzeciwu. Psycholog z Harvardu Tomer Ullman opublikował artykuł na arXiv zatytułowany "Duże modele języka zawodzą przy trywialnych zmianach zadań teorii umysłu", argumentując, że małe przeformułowania, które zachowują tę samą podstawową logikę psychologiczną, mogą odwrócić odpowiedź modelu z poprawnej na niepoprawną. Stanowisko Ullmana, podsumowane we framowaniu samego artykułu, jest takie, że naukowcy powinni rozpocząć od sceptycznej linii bazowej przy ocenie psychologii maszyn, i że rozproszone niepowodzenia na prawie identycznych zadaniach są ważniejsze niż średni wskaźnik sukcesu.

Relacja PsyPost na temat badań Stanforda również bezpośrednio podkreśla to ograniczenie: ponieważ modele GPT są trenowane na ogromnych ilościach tekstu, które mogą zawierać podobne historie z fałszywym przekonaniem, trudno jest wykluczyć, że model rozpoznaje znajomy wzorzec, a nie wnioskuje o stanie mentalnym niewidzialnej postaci. Naukowcy próbowali zaprojektować nowe scenariusze, aby zmniejszyć to ryzyko, ale artykuł zauważa, że nie można tego w pełni gwarantować.

Dlaczego to pytanie jest ważne poza laboratorium

Ta sama bateria testów stosowana na dzieciach i szympansach jest teraz stosowana do oprogramowania, ponieważ, jak zauważa strona Graduate School of Business Uniwersytetu Stanforda, teoria umysłu jest kluczowa dla ludzkiej interakcji społecznej, komunikacji, empatii, samoświadomości i moralności. Jednak zarówno materiały Stanforda, jak i artykuł Ullmana zgadzają się, że przejście ustalonego zestawu pytań testowych nie jest tym samym, co ustalenie, że system posiada teorię umysłu w tak sposób, w jaki naukowcy kognitywnie używają tego terminu dla ludzi.