Évaluer la compréhension de l'IA sur les algorithmes

En tant qu'intelligence artificielle, surtout les gros modèles de langage (LLMs), deviennent de plus en plus capables de réaliser des tâches complexes, beaucoup se demandent si l'IA comprend vraiment ce qu'elle fait. La question de la compréhension dans l'IA est encore très nouvelle, et il n'y a pas eu assez de recherche qui combine des idées de domaines comme la philosophie, la psychologie et l'éducation. Cet article vise à se concentrer sur la manière dont l'IA comprend les Algorithmes et à introduire une manière de mesurer cette compréhension.

#Le besoin d'étudier la compréhension des algorithmes

Les LLMs, comme les modèles GPT, sont de plus en plus utilisés dans des tâches de codage. Des outils comme GitHub Copilot aident les gens à écrire du code plus efficacement et assistent les débutants dans l'apprentissage de la programmation. À mesure que ces outils continuent de s'améliorer, leur rôle dans le développement logiciel va probablement se développer. Cependant, faire confiance à ces modèles comporte des risques car ils peuvent produire du code qui peut avoir des problèmes juridiques ou des failles de sécurité.

Il est important de savoir si ces modèles comprennent vraiment les algorithmes, surtout quand ils sont utilisés pour créer des algorithmes ou pour les enseigner à de nouveaux programmeurs. De plus, Comprendre les algorithmes est différent de comprendre le langage. Avec le langage, la compréhension d'une personne vient de son intention et de ses expériences, tandis que les algorithmes peuvent être clairement définis et représentés dans du code.

#Études connexes

Ces dernières années, des chercheurs ont examiné de près à quel point les LLMs peuvent gérer des problèmes mathématiques complexes. Différentes stratégies ont été développées pour améliorer leur capacité de raisonnement. Bien que ces études montrent que l'IA peut obtenir des réponses correctes, elles ne abordent souvent pas si ces modèles comprennent les mathématiques à un niveau plus profond.

D'autres recherches ont étudié les Capacités cognitives des LLMs et leur compréhension du langage. La vue générale est que l'apprentissage de l'IA basé uniquement sur le texte ne peut pas saisir la signification sous-jacente. Cependant, il y a des efforts pour explorer dans quelle mesure les LLMs peuvent représenter la signification, souvent à travers leurs Représentations au niveau des mots.

Les discussions philosophiques sur la compréhension ont une longue histoire. En général, la compréhension est considérée comme différente du simple fait de connaître des faits, mais ce qui les distingue reste débattu. Philosophes et psychologues ont souligné qu'une compréhension profonde implique d'expliquer et d'être capable de relier différents concepts.

#Définir la compréhension des algorithmes

Pour mesurer à quel point un agent comprend un algorithme, une définition claire est nécessaire. Notre approche se concentre sur ce que la compréhension permet à l'agent de faire. Dans notre contexte, nous définissons la compréhension de manière concrète, en utilisant une fonction calculable qui peut être traitée par des machines.

#Représentation interne

Un algorithme est codé sous la forme d'une série d'instructions stockées dans la mémoire d'un ordinateur. Tant les humains que les modèles de langage ont leurs propres façons de représenter ces algorithmes, construites à partir de données d'entraînement et d'expériences. Alors que l'IA peut exécuter ces algorithmes, elle ne les modifie pas nécessairement de manière indépendante. En revanche, les humains peuvent penser de manière flexible et adaptative à propos de ces algorithmes.

#Niveaux de compréhension

Nous proposons une hiérarchie avec différents niveaux de compréhension des algorithmes. Chaque niveau représente une manière d'appréhender un algorithme légèrement plus sophistiquée. Le premier niveau consiste à évaluer quelques exemples simples, tandis que les niveaux supérieurs nécessitent une compréhension plus profonde et une manipulation des représentations des algorithmes.

1. Niveau 1 : Évaluer l'algorithme sur des exemples simples.

   • Exemple : Trouver le plus grand commun diviseur (PGCD) de 24 et 15.

2. Niveau 2 : Décrire les étapes prises pour évaluer l'algorithme et montrer clairement le travail.

   • Exemple : Calculer PGCD(462, 948) et illustrer chaque étape.

3. Niveau 3 : Produire des instructions qui peuvent être suivies pour résoudre n'importe quel cas du problème.

   • Exemple : Écrire une fonction dans un langage de programmation pour calculer le PGCD.

4. Niveau 4 : Générer des exemples, convertir des représentations et décrire l'algorithme à différents niveaux de détail.

   • Exemple : Expliquer comment fonctionne l'algorithme d'Euclide à un étudiant qui a des difficultés en maths.

5. Niveau 5 : Raisonner sur les modifications de l'algorithme et aborder des questions contrefactuelles.

   • Exemple : Discuter de la façon dont différentes entrées pourraient affecter l'exécution de l'algorithme.

Ces niveaux reflètent comment une personne ou une IA peut passer de la connaissance des étapes à la compréhension des concepts sous-jacents.

#Étude humaine

Pour tester notre échelle de compréhension, nous avons réalisé une enquête impliquant des étudiants de programmes en informatique. Chaque participant a évalué sa compréhension d'un algorithme spécifique et a répondu à une série de questions qui correspondaient à nos niveaux de compréhension. Les questions nécessitaient une connaissance de plus en plus approfondie des algorithmes.

Au total, 34 étudiants ont participé et ont complété l'enquête. Les questions comprenaient l'Évaluation de problèmes simples, des tâches de codage et l'explication de concepts. Les résultats ont fourni des aperçus sur la façon dont les étudiants saisissaient les principes algorithmiques.

#Expériences sur l'IA

Nous avons également testé directement les mêmes questions sur diverses versions du modèle GPT. Les modèles ont reçu les mêmes enquêtes que les participants humains, ce qui nous a permis de comparer leurs réponses. Nous avons structuré les enquêtes pour inclure des variations aléatoires afin d'assurer une évaluation solide des performances de l'IA.

Différentes versions de GPT ont été évaluées en fonction de la précision et de la profondeur de leurs réponses. Les résultats ont indiqué que GPT-4 a obtenu des résultats nettement meilleurs par rapport à la version précédente, GPT-3.5, notamment dans l'explication des algorithmes et des tâches de codage.

#Évaluation des réponses

Pour évaluer la qualité des réponses fournies par les humains et les modèles, nous nous sommes concentrés sur la justesse, si elles ont adapté leurs réponses pour le public visé, et si leurs explications transmettaient de l'intuition. Cette approche vise à clarifier à quel point les répondants comprenaient profondément les algorithmes.

1. Justesse : L'explication était-elle précise et incluait-elle des concepts clés ?
2. Adaptation au public : L'explication convenait-elle au niveau de connaissance et aux besoins du public ?
3. Intuition : L'explication utilisait-elle un langage clair et des analogies utiles ?

Dans l'ensemble, l'analyse des réponses a mis en évidence des patterns qui différencient les réponses superficielles de celles qui montrent une compréhension plus profonde.

#Aperçus et limites

Notre recherche a mis en évidence une différence significative de performance basée sur le niveau de compréhension. Des LLMs avancés comme GPT-4 ont montré des améliorations notables dans des tâches nécessitant un raisonnement plus approfondi et des explications. Malgré cela, il reste peu clair si l'IA a raisonné à travers ces réponses ou si elle a simplement reposé sur des patterns statistiques issus de leurs données d'entraînement.

Nous avons constaté que même lorsque les modèles fournissaient des réponses correctes, il y avait des cas d'inexactitudes et de malentendus intégrés dans les réponses. Cela souligne que produire une réponse correcte ne garantit pas une véritable compréhension des concepts sous-jacents.

Bien que nous ayons fait des progrès dans l'évaluation de la compréhension des algorithmes chez les humains et l'IA, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour valider nos résultats avec des groupes plus larges et plus divers. Notre objectif est d'appliquer cette échelle de compréhension à des domaines algorithmiques plus larges et à des domaines similaires à l'avenir.

#Conclusion

Ce travail éclaire la question de la compréhension des algorithmes par l'IA et établit un cadre pour mesurer cette compréhension. À mesure que l'IA continue d'être intégrée dans de nombreuses applications, il devient de plus en plus crucial d'évaluer ses capacités de manière critique. Comprendre les algorithmes n'est pas juste une question de produire la bonne sortie ; il s'agit aussi de saisir les principes qui régissent comment ces sorties sont générées.

En examinant à la fois les réponses humaines et celles de l'IA, nous espérons ouvrir la voie à des discussions plus éclairantes sur le développement de l'IA et son rôle dans l'éducation et l'industrie. Le chemin vers une meilleure compréhension algorithmique ne fait que commencer, mais le potentiel de croissance et d'amélioration est immense.

Avec des recherches et des dialogues continus, nous prévoyons d'autres percées dans la manière dont nous évaluons la compréhension humaine et machine dans le domaine des algorithmes.