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

Wiele osób, które po raz pierwszy stykają się z ChatGPT, często próbuje prostych zapytań, aby zweryfikować możliwości tej sztucznej inteligencji. Jednym ze znanych zapytań jest „policz od 1 do 1 miliona”. Odpowiedzią jest często odmowa lub ChatGPT wyświetla jedynie krótki akapit, po czym się zatrzymuje. W rzeczywistości nie wynika to z braku umiejętności liczenia lub braku możliwości logicznych modelu, ale z ograniczeń technicznych, orientacji projektowej i natury modelu języka. To właśnie te czynniki sprawiają, że pozornie proste zadanie jest niemożliwe.

Zdjęcie ilustracyjne.

ChatGPT opiera się na rozbudowanych modelach językowych, które przewidują kolejne słowo lub znak na podstawie podanego ciągu tekstu. Wszystkie dane generowane przez system są dzielone na małe jednostki zwane tokenami. Token może być słowem, częścią słowa lub znakiem specjalnym. W każdej sesji czatu model jest w stanie przetworzyć i wygenerować tylko określoną liczbę tokenów.

W najnowszych wersjach liczba ta może sięgać nawet ponad 200 000 tokenów, co stanowi ogromny krok naprzód w porównaniu z poprzednimi wersjami. Jednakże, jeśli wymagane jest liczenie od 1 do 1 miliona, ilość danych, które należy wygenerować, nadal będzie znacznie przekraczać ten limit. Samo wydrukowanie miliona liczb całkowitych wymaga około 2-3 milionów tokenów, co wielokrotnie przekracza maksymalną pojemność dowolnego modelu w chwili obecnej. Jest to wyraźna bariera techniczna, której nie da się pokonać w obecnych warunkach.

Nawet zakładając, że system nie ma limitu pojemności, liczenie do miliona jest niepraktyczne. Odczytanie lub wyświetlenie całego ciągu liczb zajęłoby bardzo dużo czasu bez żadnych użytecznych informacji. W formie tekstowej konieczne byłoby przewijanie setek tysięcy wierszy. W formie głosowej słuchanie maszyny odczytującej każdą liczbę przez wiele dni jest całkowicie nieracjonalne. Filozofia projektowania ChatGPT polega na optymalizacji doświadczenia użytkownika i dostarczaniu wartościowej wiedzy, a nie na wykonywaniu powtarzalnych czynności, które tradycyjne komputery potrafią wykonywać znacznie lepiej. Zamiast liczenia bezpośrednio, ChatGPT często sugeruje napisanie krótkiego kodu w Pythonie lub innym języku programowania. Komputer może uruchomić ten kod w ciągu kilku milionowych części sekundy, aby wyświetlić cały ciąg liczb, umożliwiając ich efektywniejsze przechowywanie, wyszukiwanie i przetwarzanie.

Kolejnym ważnym aspektem jest natura modeli językowych. Ludzie potrafią liczyć liczby sekwencyjnie, logicznie i z odpowiednią dozą cierpliwości, bez żadnych problemów. Natomiast ChatGPT nie „liczy” w sensie matematycznym, a jedynie przewiduje wzorce tekstowe, które prawdopodobnie pojawią się jako następne. Poproszony o liczenie od 1 do 10, system z łatwością generuje poprawną sekwencję, ponieważ jest to znany wzorzec w danych treningowych. Jednak skalowanie do milionów elementów będzie sprawiało trudności, ponieważ model nie został zaprojektowany do wykonywania tak długiego procesu sekwencyjnego. Jego celem jest naturalna komunikacja, odpowiadanie na pytania, analiza i tworzenie treści, a nie zastąpienie zwykłej pętli komputerowej.

Należy również zauważyć, że system został zaprojektowany z myślą o obsłudze milionów użytkowników jednocześnie. Gdyby jedna osoba zmusiła ChatGPT do wygenerowania ogromnej ilości tekstu, niepotrzebnie wykorzystałoby to zasoby serwera i wpłynęłoby negatywnie na komfort pracy innych użytkowników. Dlatego u podstaw projektu leżą 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 z jednego powtórzonego słowa.

Historia „niezdolnego do policzenia do miliona” prowadzi nas do ważniejszego wniosku: nie każde zadanie nadaje się do wykorzystania w modelach językowych. ChatGPT dobrze radzi sobie z przetwarzaniem języka naturalnego, interpretacją, analizą i generowaniem tekstu, ale nie nadaje się do zadań czysto mechanicznych. Jeśli postrzegamy ChatGPT jako maszynę uniwersalną, która potrafi wszystko, będziemy rozczarowani takimi ograniczeniami. Ale jeśli zrozumiemy jego cechy i połączymy go z innymi narzędziami, takimi jak języki programowania, bazy danych czy oprogramowanie obliczeniowe, użytkownicy w pełni wykorzystają potencjał tego systemu.

Dlatego, gdy ktoś rzucił ChatGPT wyzwanie, aby policzyć od 1 do 1 miliona, rezultatem było wyraźne zademonstrowanie różnicy między lingwistyczną sztuczną inteligencją a tradycyjnym komputerem. Sztuczna inteligencja nie została stworzona po to, aby zastąpić monotonne, powtarzalne operacje, ale aby wspierać ludzi w przetwarzaniu złożonych informacji, dostarczaniu wiedzy i podsuwaniu pomysłów. Ta pozornie prosta granica, patrząc z naukowego punktu widzenia, przypomina o właściwym podejściu: używaniu właściwego narzędzia do właściwego celu. ChatGPT może nie liczyć do 1 miliona, ale potrafi przeanalizować, dlaczego liczba 1 miliona ma tak ważne znaczenie w ekonomii , nauce czy kulturze. I to jest właśnie podstawowa wartość 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