通过认知建模揭示人工智能基准中的假设
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了文化人工智能基准中隐含假设导致的有效性差和关系不清的问题。通过使用结构方程模型的显性认知模型，我们提出了一种方法来揭示这些假设，并展示如何利用此方法回答关键研究问题和识别缺失的数据集。此框架为基准构建提供理论基础，并推动数据集开发，以提高构念测量的严谨性和透明度。
大型语言模型如GPT-4在语言任务中表现优异，引发了关于其语言和认知能力的讨论。本文介绍了这些模型在哲学、认知科学、人工智能和语言学中的重要性，涉及语言组成性、习得和语义能力等主题。我们认为这些模型挑战了对人工神经网络的传统看法，但需要更多研究来理解其机制。这为后续研究奠定基础。
