Apple şirkəti “The Illusion of Thinking” (“Düşünmə illüziyası”) adlı yeni tədqiqatında süni intellekt sahəsində çox müzakirə olunan “Large Reasoning Models” (LRM – Böyük Məntiqi Model) adlanan sistemlərin əslində düşünmədiyini, sadəcə nümunələri yaxşı yadda saxlayaraq təkrarladığını ortaya qoyub. Araşdırmada Claude, DeepSeek-R1, o3-mini və bu kateqoriyaya daxil edilən digər qabaqcıl modellər də analiz edilib.
Redaksiya xəbər verir ki, Apple tədqiqatçılarının gəldiyi əsas nəticə budur: bu modellər, cavab vermədən əvvəl “thinking traces” (düşünmə izləri) yaradaraq sanki məntiq yürüdürmüş kimi davranır. Lakin əslində bu proses daha çox əvvəlki nümunələrin təkrarı ilə bağlıdır. Bu səbəbdən də yüksək çətinlikli tapşırıqlarda bu modellər ciddi “reasoning collapse” (məntiq çöküşü) yaşayır.
Tədqiqatda LRM-lərin performansı üç mərhələyə bölünüb:
- Low-complexity tasks (aşağı mürəkkəblikli tapşırıqlar) – adi dil modelləri (LLM – Large Language Model) daha yaxşı nəticə verir.
- Medium-complexity tasks (orta mürəkkəblikli tapşırıqlar) – LRM-lərin düşünmə üstünlüyü hiss olunur.
- High-complexity tasks (yüksək mürəkkəblikli tapşırıqlar) – hər iki model tamamilə zəif nəticə göstərir, cavablar dağılır.
Apple araşdırmasında qeyd olunur ki, bu sistemlər exact algorithms (dəqiq alqoritmləri) icra edə bilmir, reasoning inconsistently (məntiqi ardıcıllığı pozaraq) qərarlar verir və inference compute (çıxarış hesablaması) baxımından qeyri-sabitlik nümayiş etdirir.
Bu nəticələr göstərir ki, “Artificial General Intelligence” (AGI – Ümumiləşdirilmiş Süni İntellekt) hələ real deyil və bu sahədə yayılan iddialar şişirdilmiş texnoloji gözləntilərə əsaslanır. Gerçəklikdə bu modellər yalnız çərçivə daxilində təlim görmüş nümunələri təkrarlamaqla məhdudlaşır.
Fərid Əlizadə