Evaluando la comprensión de la IA sobre algoritmos

A medida que la inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje grandes (LLMs), se vuelven más capaces de realizar tareas complejas, mucha gente se pregunta si la IA realmente entiende lo que está haciendo. La cuestión de la comprensión en la IA todavía es bastante nueva y no ha habido suficiente investigación que combine ideas de campos como la filosofía, la psicología y la educación. Este artículo busca enfocarse en cómo la IA entiende los Algoritmos y presentar una forma de medir esa comprensión.

#La necesidad de estudiar la comprensión de algoritmos

Los LLMs, como los modelos GPT, se están usando cada vez más en tareas de codificación. Herramientas como GitHub Copilot ayudan a las personas a escribir código de manera más eficiente y asisten a los principiantes en el aprendizaje de la programación. A medida que estas herramientas siguen mejorando, su papel en el desarrollo de software probablemente se expandirá. Sin embargo, confiar en estos modelos viene con riesgos, ya que pueden producir código que pueda tener problemas legales o fallas de seguridad.

Es importante averiguar si estos modelos realmente entienden los algoritmos, especialmente cuando se emplean para crear algoritmos o enseñarlos a nuevos programadores. Además, entender algoritmos es diferente de entender lenguaje. Con el lenguaje, la comprensión de una persona proviene de su intención y experiencias, mientras que los algoritmos se pueden definir y representar claramente en código.

#Estudios relacionados

En los últimos años, los investigadores han examinado de cerca cómo los LLMs pueden manejar problemas matemáticos complejos. Se han desarrollado varias estrategias para mejorar su capacidad de razonamiento. Aunque estos estudios muestran que la IA puede lograr respuestas correctas, a menudo no abordan si estos modelos entienden las matemáticas a un nivel más profundo.

Otras investigaciones han examinado las Habilidades Cognitivas de los LLMs y su comprensión del lenguaje. La opinión general es que el aprendizaje de la IA basado únicamente en texto no puede captar el significado subyacente. Sin embargo, hay esfuerzos para explorar qué tan bien los LLMs pueden representar el significado, a menudo a través de sus Representaciones a nivel de palabras.

Las discusiones filosóficas sobre la comprensión tienen una larga historia. Generalmente, se ve la comprensión como algo diferente de simplemente conocer hechos, pero lo que los diferencia aún se debate. Filósofos y psicólogos han señalado que una comprensión profunda implica explicar y ser capaz de conectar diferentes conceptos.

#Definiendo la comprensión de algoritmos

Para medir qué tan bien un agente entiende un algoritmo, se necesita una definición clara. Nuestro enfoque se centra en lo que la comprensión le permite hacer al agente. En nuestro contexto, definimos la comprensión de una manera concreta, utilizando una función computable que pueda ser procesada por máquinas.

#Representación interna

Un algoritmo está codificado como una serie de instrucciones almacenadas en la memoria de una computadora. Tanto los humanos como los modelos de lenguaje tienen sus propias formas de representar estos algoritmos, construidas a partir de datos de entrenamiento y experiencias. Mientras que la IA puede ejecutar estos algoritmos, no necesariamente los modifica de manera independiente. En contraste, los humanos pueden pensar de manera flexible y adaptativa sobre estos algoritmos.

#Niveles de comprensión

Proponemos una jerarquía con diferentes niveles de comprensión de algoritmos. Cada nivel representa una forma ligeramente más sofisticada de entender un algoritmo. El primer nivel implica evaluar algunos ejemplos simples, mientras que los niveles superiores requieren una comprensión y manipulación más profundas de las representaciones de los algoritmos.

1. Nivel 1: Evaluar el algoritmo en ejemplos simples.

   • Ejemplo: Encontrar el máximo común divisor (MCD) de 24 y 15.

2. Nivel 2: Describir los pasos tomados para evaluar el algoritmo y mostrar el trabajo claramente.

   • Ejemplo: Calcular MCD(462, 948) e ilustrar cada paso.

3. Nivel 3: Producir instrucciones que se puedan seguir para resolver cualquier instancia del problema.

   • Ejemplo: Escribir una función en un lenguaje de programación para calcular el MCD.

4. Nivel 4: Generar ejemplos, convertir representaciones y describir el algoritmo en varios niveles de detalle.

   • Ejemplo: Explicar cómo funciona el algoritmo euclidiano a un estudiante que tiene dificultades con matemáticas.

5. Nivel 5: Razonar sobre modificaciones al algoritmo y abordar preguntas contrafácticas.

   • Ejemplo: Discutir cómo diferentes entradas podrían afectar la ejecución del algoritmo.

Estos niveles reflejan cómo una persona o IA puede pasar de conocer los pasos a comprender los conceptos subyacentes.

#Estudio humano

Para probar nuestra escala de comprensión, realizamos una encuesta con estudiantes de programas de ciencias de la computación. Cada participante evaluó su comprensión de un algoritmo específico y respondió una serie de preguntas que coincidían con nuestros niveles de comprensión. Las preguntas requerían un conocimiento progresivamente más profundo sobre los algoritmos.

En total, participaron 34 estudiantes y completaron la encuesta. Las preguntas incluían evaluar problemas simples, tareas de codificación y explicar conceptos. Los resultados proporcionaron información sobre qué tan bien los estudiantes captaban los principios algorítmicos.

#Experimentos de IA

También probamos directamente las mismas preguntas en varias versiones del modelo GPT. Se presentaron a los modelos las mismas encuestas que los participantes humanos, lo que nos permitió comparar sus respuestas. Estructuramos las encuestas para incluir variaciones aleatorias para asegurar una Evaluación robusta del rendimiento de la IA.

Se evaluaron diferentes versiones de GPT basándose en la precisión y profundidad de sus respuestas. Los resultados indicaron que GPT-4 tuvo un rendimiento significativamente mejor en comparación con la versión anterior, GPT-3.5, particularmente en la explicación de algoritmos y tareas de codificación.

#Evaluación de respuestas

Para evaluar la calidad de las respuestas proporcionadas por humanos y modelos, nos centramos en la corrección, si adaptaron sus respuestas para el público previsto y si sus explicaciones transmitieron intuición. Este enfoque buscó aclarar qué tan profundamente los encuestados entendían los algoritmos.

1. Corrección: ¿Fue la explicación precisa e incluyó conceptos clave?
2. Adaptación al público: ¿La explicación se ajustó al nivel de conocimiento y necesidades del público?
3. Intuición: ¿La explicación usó un lenguaje claro y analogías útiles?

En general, el análisis de las respuestas indicó patrones que diferenciaban respuestas superficiales de aquellas que mostraban una comprensión más profunda.

#Perspectivas y limitaciones

Nuestra investigación destacó una diferencia significativa en el rendimiento según el nivel de comprensión. LLMs avanzados como GPT-4 mostraron mejoras notables en tareas que requerían un razonamiento más profundo y explicación. A pesar de esto, sigue sin estar claro si la IA razonó a través de estas respuestas o simplemente se basó en patrones estadísticos de sus datos de entrenamiento.

Descubrimos que incluso cuando los modelos proporcionaron respuestas correctas, hubo casos de inexactitudes y malentendidos incrustados en las respuestas. Esto enfatiza que producir una respuesta correcta no garantiza una verdadera comprensión de los conceptos subyacentes.

Si bien hemos avanzado en la evaluación de la comprensión de algoritmos tanto en humanos como en IA, se necesita más investigación para validar nuestros hallazgos con grupos más grandes y diversos. Nuestro objetivo es aplicar esta escala de comprensión a áreas algorítmicas más amplias y dominios similares en el futuro.

#Conclusión

Este trabajo arroja luz sobre la pregunta de la comprensión de algoritmos por parte de la IA y establece un marco para medir esa comprensión. A medida que la IA sigue integrándose en numerosas aplicaciones, se vuelve cada vez más crucial evaluar críticamente sus capacidades. Comprender algoritmos no se trata solo de producir la salida correcta; también se trata de entender los principios que gobiernan cómo se generan esas salidas.

Al examinar tanto las respuestas humanas como las de la IA, esperamos allanar el camino para discusiones más perspicaces sobre el desarrollo de la IA y su papel en la educación y la industria. El camino hacia la mejora de la comprensión algorítmica apenas comienza, pero el potencial de crecimiento y mejora es vasto.

Con la investigación y el diálogo continuos, anticipamos más avances en cómo evaluamos tanto la comprensión humana como la de máquinas en el ámbito de los algoritmos.