I modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4 eccellono nel pensiero di sistema 1 - i processi cognitivi veloci, intuitivi e automatici. Tuttavia, spesso faticano con il pensiero di sistema 2, che implica un ragionamento più lento, più deliberato e analitico. Questa limitazione è evidente nella loro incapacità di risolvere in modo efficace problemi complessi che richiedono la scomposizione del compito in passaggi, l'esplorazione di diverse opzioni e la valutazione delle soluzioni.

Il problema chiave è che i modelli linguistici di grandi dimensioni si basano principalmente sul riconoscimento di schemi e sulla previsione statistica, senza la capacità di comprendere davvero i concetti sottostanti o di ragionare attraverso il processo di risoluzione dei problemi. Possono fornire risposte apparentemente ragionevoli a domande semplici, ma quando si confrontano con compiti più complessi, spesso non riescono a riconoscere le sfumature e a effettuare le deduzioni logiche necessarie.

Questa limitazione è evidenziata negli esempi forniti, dove gli studenti universitari e il modello di linguaggio di grandi dimensioni hanno faticato a risolvere problemi apparentemente semplici perché si sono affidati al loro pensiero intuitivo, di sistema 1, piuttosto che impegnarsi nel più faticoso pensiero di sistema 2 necessario per arrivare alle soluzioni corrette.

Per affrontare questa limitazione, i ricercatori stanno esplorando modi per dotare i modelli linguistici di grandi dimensioni di capacità di ragionamento più robuste, come attraverso l'uso di tecniche di prompt come la catena di pensiero, la coerenza automatica e l'albero dei pensieri. Questi approcci mirano a guidare i modelli a scomporre i problemi, a considerare più opzioni e a valutare le soluzioni in modo più sistematico.

Inoltre, lo sviluppo di sistemi di agenti comunicativi, in cui più agenti collaborano per risolvere problemi complessi, offre un approccio promettente. Avendo agenti con ruoli specializzati (ad esempio, risolutore di problemi, revisore) che si impegnano in un ciclo di feedback, i modelli possono meglio simulare il tipo di pensiero deliberativo che gli esseri umani impiegano quando si confrontano con compiti impegnativi.

Mano a mano che il campo dei modelli linguistici di grandi dimensioni continua a evolversi, la capacità di integrare in modo fluido il pensiero di sistema 2 sarà cruciale affinché questi modelli possano davvero eccellere nella risoluzione di problemi complessi e del mondo reale. La ricerca e gli avanzamenti in quest'area saranno fondamentali per plasmare il futuro dell'intelligenza artificiale e le sue applicazioni pratiche.