模仿与创新：儿童能做而大语言及语言-视觉模型尚不能做的事
人工智能
2023-05-16 v1 计算与语言
摘要
关于大语言模型和语言-视觉模型的许多讨论聚焦于这些模型是否为智能体。我们提出了一种替代视角。我们认为这些人工智能模型是增强现代世界中文化传播的文化技术，并且是高效的模仿引擎。我们通过评估它们设计新工具和发现新颖因果结构的能力，探讨人工智能模型能告诉我们关于模仿与创新的什么，并将它们的回应与人类儿童的回应进行对比。我们的工作作为确定哪些特定表征与能力，以及哪些知识或技能可从特定学习技术和数据中衍生出来的第一步。关键的是，我们的发现表明，机器可能需要超越大规模语言和图像才能实现儿童所能做到的事。
引用
@article{arxiv.2305.07666,
title = {Imitation versus Innovation: What children can do that large language and language-and-vision models cannot (yet)?},
author = {Eunice Yiu and Eliza Kosoy and Alison Gopnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.07666},
year = {2023}
}