ChatGPT böyük həcmdə mətni təhlil etməklə, nümunələri müəyyən etməklə və istifadəçilərin göstərişlərinə cavab yaratmaq üçün onları sintez etməklə işləyir. “Mavi hiss etmək” və “qırmızı görmək” kimi rəng metaforaları bütün ingilis dilində adi haldır və buna görə də ChatGPT-nin öyrədildiyi verilənlər bazasının bir hissəsini təşkil edir.

Ancaq ChatGPT mavi hiss etmək və ya qırmızı görmək nə demək ola biləcəyi ilə bağlı milyardlarla sözü “oxumuş” olsa da, əslində heç vaxt insanlarda olduğu kimi mavi səmanı və ya qırmızı almanı görməmişdir. Burada suallar yaranır: Təcəssüm olunmuş təcrübələr – insanın vizual sisteminin rəngi qavramaq qabiliyyəti – insanlara ChatGPT-nin mətn yollarından kənarda rəngli dili başa düşməyə imkan verirmi? Yoxsa tək dil, həm süni intellekt, həm də insanlar üçün rəng metaforalarını başa düşmək üçün kifayətdirmi?

Professor Lisa Əziz-Zadənin rəhbərlik etdiyi Koqnitiv Elmdə dərc edilən araşdırmanın yeni nəticələri və universitet və sənaye tədqiqatçıları bu suallara bəzi fikirlər təklif edir və daha da çox artırır.

“ChatGPT ehtimalları hesablamaq və çox insana bənzər cavablar yaratmaq üçün çoxlu linqvistik məlumatlardan istifadə edir” deyə nəşrin baş müəllifi Əziz-Zadə bildirib. “Ancaq biz araşdırmaqda maraqlıyıq, bunun hələ də ilk əldən təcrübələrə əsaslanan insan biliyi ilə müqayisədə ikinci əldən bir forma olub-olmamasıdır.”

Əziz-Zadə USC Təcəssüm olunmuş İdrak Neyrologiya Mərkəzinin direktorudur və USC Dornsife Beyin və Yaradıcılıq İnstitutunda birgə görüş keçirir. Onun laboratoriyası neyroanatomiya və neyrokoqnisiyanın dil, düşüncə, duyğular, empatiya və sosial ünsiyyət də daxil olmaqla yüksək səviyyəli bacarıqlarda necə iştirak etdiyini araşdırmaq üçün beyin görüntüləmə üsullarından istifadə edir.

Tədqiqatın fənlərarası qrupuna UC San Diego, Stanford, Université de Montréal, Qərbi İngiltərə Universiteti və Google-un Londonda yerləşən süni intellekt tədqiqat şirkəti Google DeepMind-dən psixoloqlar, nevroloqlar, sosial elm adamları , kompüter alimləri və astrofiziklər daxil idi.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=2793866484&adk=2520359048&adf=1100001614&pi=t.ma~as.2793866484&w=750&abgtt=6&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1752044085&rafmt=1&armr=3&format=750×280&url=https%3A%2F%2Ftechxplore.com%2Fnews%2F2025-07-chatgpt-red-results-nuanced.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTM4LjAuNzIwNC45NyIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJOb3QpQTtCcmFuZCIsIjguMC4wLjAiXSxbIkNocm9taXVtIiwiMTM4LjAuNzIwNC45NyJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEzOC4wLjcyMDQuOTciXV0sMF0.&dt=1752044082990&bpp=18&bdt=235&idt=90&shv=r20250702&mjsv=m202507020101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Dfdc40d724f2dca57%3AT%3D1735367325%3ART%3D1752044078%3AS%3DALNI_MYStQ6fUQQQLyo5Z7z1h-XhXcWBtA&gpic=UID%3D00000f80eacffadc%3AT%3D1735367325%3ART%3D1752044078%3AS%3DALNI_MYaOugky0UawScoidzfbXof3-N-iw&eo_id_str=ID%3D878d521b85743f4c%3AT%3D1751526237%3ART%3D1752044078%3AS%3DAA-AfjZCLruwaFzoQORvGPwXS3Y2&prev_fmts=0x0%2C1905x945&nras=2&correlator=7879698115118&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=448&ady=1899&biw=1905&bih=945&scr_x=0&scr_y=0&eid=31093040%2C95353387%2C95362656%2C95365225%2C95365235%2C95365461%2C31093334%2C95365108%2C95359265%2C95365119%2C95365798%2C31092548%2C95360684&oid=2&pvsid=1733668079152082&tmod=1276705575&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C945&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=2609

ChatGPT “çox çəhrayı partiyanı” “tünd qırmızı görüş”dən daha yaxşı başa düşür

Tədqiqat qrupu dörd iştirakçı qrupunu müqayisə edən genişmiqyaslı onlayn sorğular keçirdi: rəng görən böyüklər, rəng korluğu olan böyüklər, rəng piqmentləri ilə müntəzəm işləyən rəssamlar və ChatGPT. Hər qrupa “fizika” kimi mücərrəd sözlərə rənglər təyin etmək tapşırılıb. Qruplardan həmçinin tanış rəng metaforalarını (“onlar qırmızı həyəcanda idilər”) və tanış olmayanları (“çox çəhrayı bir partiya idi”) deşifrə etmələri və sonra əsaslandırmalarını izah etmələri istəndi.

Nəticələr göstərir ki, rəng görən və rəng kor insanlar rəng assosiasiyalarında təəccüblü dərəcədə oxşar idilər və bu, tədqiqatçıların fərziyyəsinin əksinə olaraq, vizual qavrayışın mütləq metaforik anlayış üçün tələb olmadığını göstərir. Bununla belə, rəssamlar yeni rəng metaforalarını düzgün şərh etməkdə əhəmiyyətli təkan göstərdilər. Bu onu göstərir ki, rəngdən istifadə etməklə praktiki təcrübələr onun dildə daha dərin konseptual təmsillərini açır.

ChatGPT həmçinin yüksək ardıcıl rəng birləşmələri yaratdı və onun əsaslandırmasını izah etmək istənildikdə, tez-tez müxtəlif rənglərlə emosional və mədəni birliklərə istinad etdi. Məsələn, çəhrayı partiya metaforasını izah etmək üçün ChatGPT cavab verdi ki, “Çəhrayı çox vaxt xoşbəxtlik, sevgi və xeyirxahlıqla əlaqələndirilir, bu da partiyanın müsbət emosiyalar və xoş əhval-ruhiyyə ilə dolduğunu göstərir.”

Bununla belə, ChatGPT təcəssüm olunmuş izahatlardan insanlardan daha az istifadə edirdi. Yeni metaforaları (“görüş onu tünd qırmızı etdi”) və ya invert rəng birləşmələrini (“yaşılın əksi”) şərh etmək istənildikdə daha tez-tez pozuldu.

Süni intellekt inkişaf etməyə davam etdikcə, bu kimi tədqiqatlar insan anlayışının tam spektrini təmsil edən yalnız dil modellərinin məhdudiyyətlərini vurğulayır. Gələcək tədqiqatlar vizual və ya toxunma məlumatları kimi sensor məlumatların inteqrasiyasının AI modellərinə insan idrakını yaxınlaşdırmağa kömək edə biləcəyini araşdıra bilər .

“Bu layihə onu göstərir ki, semantik nümunələri təqlid etmək və mülahizəmizdə təcəssüm olunmuş, praktiki təcrübələrdən istifadə etmək üçün insan imkanları spektri arasında hələ də fərq var” dedi Əziz-Zadə.

Daha çox məlumat: Ethan O. Nadler et al, Statistical or Embodied? Colorseeing, Colorblind, Rəssamlar və Böyük Dil Modellərinin Rəng Metaforalarının Emalında Müqayisəsi, Koqnitiv Elm (2025). DOI: 10.1111/cogs.70083

Jurnal məlumatı: Koqnitiv Elm Cənubi Kaliforniya Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir