要約
この論文は、ベイズ推論の場合の Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) の数学的問題解決能力を調査することを目的としています。
この研究は、2006 年の Zhu と Gigerenzer の研究からインスピレーションを得ています。この研究では、「子供たちはベイズ流に推論できるか?」という疑問が投げかけられました。
この質問に答えるために、10 個のベイズ推論の問題のセットが提示されました。
彼らの研究の結果、ベイズの原則を効果的に使用して推論する子供たちの能力は、適切に構造化された情報表現に依存していることが明らかになりました。
この論文では、同じ 10 個のベイズ推論問題のセットを ChatGPT に提示します。
驚くべきことに、この結果は、ChatGPT がすべての問題に対して適切な解決策を提供することを示しています。
要約(オリジナル)
This paper aims to investigate the mathematical problem-solving capabilities of Chat Generative Pre-Trained Transformer (ChatGPT) in case of Bayesian reasoning. The study draws inspiration from Zhu & Gigerenzer’s research in 2006, which posed the question: Can children reason the Bayesian way? In the pursuit of answering this question, a set of 10 Bayesian reasoning problems were presented. The results of their work revealed that children’s ability to reason effectively using Bayesian principles is contingent upon a well-structured information representation. In this paper, we present the same set of 10 Bayesian reasoning problems to ChatGPT. Remarkably, the results demonstrate that ChatGPT provides the right solutions to all problems.
arxiv情報
| 著者 | Renato A. Krohling |
| 発行日 | 2023-08-28 17:34:24+00:00 |
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