Comparing Abstraction in Humans and Large Language Models Using Multimodal Serial Reproduction
作者: Sreejan Kumar, Raja Marjieh, Byron Zhang, Declan Campbell, Michael Y. Hu, Umang Bhatt, Brenden Lake, Thomas L. Griffiths
分类: cs.AI, cs.CL, q-bio.NC
发布日期: 2024-02-06
💡 一句话要点
提出多模态序列再现框架以比较人类与大型语言模型的抽象能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态序列再现 抽象能力 人类与模型比较 视觉与语言 GPT-4
📋 核心要点
- 现有的序列再现实验通常只使用单一感官模式，无法全面反映人类如何通过语言进行抽象交流。
- 本文提出了一种多模态序列再现框架，允许参与者在视觉和语言之间进行转换，以研究语言对抽象形成的影响。
- 实验结果显示，语言模态的加入对人类的再现影响显著大于对GPT-4的影响，揭示了人类与模型在抽象能力上的差异。
📝 摘要（中文）
人类从嘈杂的感官数据中提取有用的抽象概念。序列再现实验类似于电话游戏，研究人们如何构建世界的认知。以往的实验通常只使用单一感官模式，而人类通过语言进行交流。为探讨语言对抽象形成的影响，本文提出了一种新颖的多模态序列再现框架，要求参与者将视觉刺激以语言形式再现，反之亦然。通过对人类和GPT-4的单模态和多模态链进行实验，发现语言作为模态的加入对人类再现的影响大于对GPT-4的影响，表明人类的视觉和语言表征比GPT-4更具可分离性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨语言对人类和大型语言模型（如GPT-4）在抽象形成过程中的影响。现有方法主要集中于单一感官模式，未能充分考虑语言的作用。
核心思路：通过设计多模态序列再现实验，参与者在接收视觉刺激后需以语言形式再现，反之亦然，从而研究不同模态对抽象形成的影响。
技术框架：实验分为单模态和多模态两种链条，分别对人类和GPT-4进行测试。每个链条中，参与者依次接收刺激并进行再现，形成一系列的输出。
关键创新：本研究的创新在于引入多模态序列再现框架，首次系统性地比较了人类与大型语言模型在抽象能力上的差异，尤其是在语言模态的影响方面。
关键设计：实验中，参与者的再现过程采用了标准化的刺激呈现和反馈机制，确保数据的可靠性。同时，使用了适当的评估指标来量化再现的准确性和抽象程度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，加入语言模态后，人类的再现准确性显著提高，而GPT-4的表现提升幅度较小。这一发现强调了人类在视觉和语言表征上的可分离性，可能对未来的人工智能研究和应用产生深远影响。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、心理学和人工智能等。通过理解人类与模型在抽象能力上的差异，可以为语言学习、认知科学研究以及智能系统的设计提供重要的理论基础和实践指导。
📄 摘要（原文）
Humans extract useful abstractions of the world from noisy sensory data. Serial reproduction allows us to study how people construe the world through a paradigm similar to the game of telephone, where one person observes a stimulus and reproduces it for the next to form a chain of reproductions. Past serial reproduction experiments typically employ a single sensory modality, but humans often communicate abstractions of the world to each other through language. To investigate the effect language on the formation of abstractions, we implement a novel multimodal serial reproduction framework by asking people who receive a visual stimulus to reproduce it in a linguistic format, and vice versa. We ran unimodal and multimodal chains with both humans and GPT-4 and find that adding language as a modality has a larger effect on human reproductions than GPT-4's. This suggests human visual and linguistic representations are more dissociable than those of GPT-4.