Dlaczego ChatGPT jest bezradny w wyzwaniu liczenia od 1 do 1 miliona?

Wiele osób, stykając się po raz pierwszy z ChatGPT, często próbuje prostych zapytań, aby przetestować możliwości tej sztucznej inteligencji. Jednym z częstych zapytań jest „policz od 1 do 1 miliona”. Odpowiedzią jest zazwyczaj odmowa lub ChatGPT wyświetla jedynie krótki ciąg liczb przed zatrzymaniem. W rzeczywistości nie wynika to z braku umiejętności liczenia lub logicznego myślenia modelu, ale raczej z ograniczeń technicznych, orientacji projektowej i samej natury modelu językowego. Te czynniki sprawiają, że to, co wydaje się proste, staje się niemożliwe.

Zdjęcie ilustracyjne.

ChatGPT opiera się na wielkoskalowych modelach językowych, które działają poprzez przewidywanie kolejnego słowa lub znaku na podstawie istniejącego ciągu tekstowego. Wszystkie dane systemowe są podzielone na małe jednostki zwane tokenami. Token może być słowem, częścią słowa lub znakiem specjalnym. W każdej sesji czatu model może przetwarzać i generować tylko ograniczoną liczbę tokenów.

W najnowszych wersjach liczba ta może przekroczyć 200 000 tokenów, co stanowi znaczny postęp w porównaniu z poprzednimi wersjami. Jednakże, jeśli wymagane jest liczenie od 1 do 1 miliona, ilość danych potrzebnych do wygenerowania nadal znacznie przekroczyłaby ten limit. Samo wydrukowanie miliona liczb całkowitych wymagałoby około 2-3 milionów tokenów, co wielokrotnie przekracza maksymalną pojemność dowolnego obecnego modelu. Jest to oczywista i nie do pokonania przeszkoda techniczna w obecnych warunkach.

Nawet zakładając, że system nie ma ograniczeń pojemnościowych, liczenie do miliona jest niepraktyczne. Odczytanie lub wyświetlenie całej sekwencji liczb zajęłoby ogromną ilość czasu i nie dałoby żadnych użytecznych informacji. W przypadku tekstu konieczne byłoby przewijanie setek tysięcy wierszy. W przypadku głosu, słuchanie maszyny odczytującej każdą liczbę przez wiele dni byłoby całkowicie nielogiczne. Filozofia projektowania ChatGPT opiera się na optymalizacji doświadczenia użytkownika i dostarczaniu wartościowej wiedzy, a nie na wykonywaniu powtarzalnych czynności, które tradycyjne komputery potrafią wykonywać znacznie lepiej. Zamiast bezpośredniego liczenia, ChatGPT często sugeruje napisanie krótkiego fragmentu kodu w Pythonie lub innym języku programowania. Komputer może uruchomić ten kod w ciągu kilku milionowych części sekundy, aby wyświetlić całą sekwencję liczb, co pozwala na bardziej wydajne przechowywanie, wyszukiwanie i przetwarzanie.

Kolejny ważny aspekt dotyczy natury modeli językowych. Ludzie potrafią liczyć sekwencyjnie, wykorzystując logikę i pamięć, i mają wystarczająco dużo cierpliwości, aby robić to bez trudu. Natomiast ChatGPT nie „liczy” w sensie matematycznym, lecz przewiduje wysoce prawdopodobne wzorce tekstowe. Poproszony o liczenie od 1 do 10, system z łatwością generuje poprawną sekwencję, ponieważ jest to znany wzorzec w danych treningowych. Jednak przy skalowaniu do milionów elementów model ma problemy, ponieważ nie został zaprojektowany do tak długiego procesu sekwencyjnego. Jego celem jest naturalna komunikacja, odpowiadanie na pytania, analiza i tworzenie treści, a nie po prostu zastąpienie pętli komputerowej.

Należy również zauważyć, że system został zaprojektowany z myślą o obsłudze milionów użytkowników jednocześnie. Jeśli ktoś zmusi ChatGPT do wygenerowania ogromnej ilości tekstu, niepotrzebnie zużyje zasoby serwera i negatywnie wpłynie na komfort pracy innych użytkowników. Dlatego też podstawowa konstrukcja zawiera mechanizmy blokowania lub ograniczania żądań, które nie przynoszą wyraźnych korzyści. Właśnie dlatego ChatGPT może odrzucać żądania, takie jak liczenie do miliona, wypisywanie wszystkich liczb pierwszych poniżej bardzo dużej liczby lub generowanie tysięcy stron tekstu składającego się tylko z jednego powtórzonego słowa.

Z historii o „niemożności policzenia do miliona” możemy wyciągnąć ważniejszy wniosek: nie każde zadanie nadaje się do modelu językowego. ChatGPT doskonale sprawdza się w przetwarzaniu języka naturalnego, interpretacji, analizie i tworzeniu tekstu, ale nie nadaje się do zadań czysto mechanicznych. Jeśli postrzegamy ChatGPT jako wszechstronną maszynę, która potrafi wszystko, łatwo rozczarują nas te ograniczenia. Ale jeśli zrozumiemy jego cechy i połączymy go z innymi narzędziami, takimi jak języki programowania, bazy danych czy oprogramowanie obliczeniowe, użytkownicy będą mogli w pełni wykorzystać potencjał oferowany przez system.

Dlatego, gdy ktoś rzuca wyzwanie ChatGPT, licząc od 1 do 1 miliona, wynik wyraźnie pokazuje różnicę między lingwistyczną sztuczną inteligencją a tradycyjnym komputerem. Sztuczna inteligencja nie została stworzona po to, by zastępować monotonne, powtarzalne zadania, lecz by pomagać ludziom w przetwarzaniu złożonych informacji, dostarczaniu wiedzy i inspirowaniu pomysłów. To pozornie proste ograniczenie, z naukowego punktu widzenia, służy jako przypomnienie o właściwym podejściu: używaniu właściwego narzędzia do właściwego celu. ChatGPT może nie potrafić liczyć do 1 miliona, ale potrafi przeanalizować, dlaczego liczba 1 miliona ma tak istotne znaczenie w ekonomii , nauce czy kulturze. I to właśnie jest sednem technologii sztucznej inteligencji we współczesnym życiu.

Bao Ngoc (t/h)

Źródło: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/vi-sao-chatgpt-bat-luc-truoc-thu-thach-dem-tu-1-den-1-trieu/20250919024144154