Vai ChatGPT spēj atminēt senlatviešu mīklas?

Mārtiņdiena ir nozīmīga svētku diena Latvijas kultūrā, kas tiek svinēta novembra vidū un iezīmē sezonālas pārmaiņas saimnieciskajā dzīvē.

Mārtiņdienā, ko svinam 10. novembrī, latvieši tradicionāli uzdod mīklas, kas kalpo ne tikai kā izklaide, bet arī kā garīgs vingrinājums.

Mīklu uzdošana ir jautra un radoša aktivitāte, kas apvieno ģimenes un draugus, radot saikni starp paaudžu pieredzēm. Bet vai latviešu mīklas spēj atminēt mākslīgais intelekts (MI)?

Uzdevu ChatGPT atrisināt 10 latviešu tautas mīklas, un šādi bija rezultāti:

ChatGPT uzvedne:

Sveiks, ChatGPT! Uzmini manas 10 mīklas:

1. Panest var, izskaitīt nevar.

2. Kauls, bet tomēr zied.

3. Stikla miesa, koka kauli.

4. Nedzīvs dzīvu nes

5. Zelta puķe krāsnī zied

6. Brīžam jauns, brīžam vecs.

7. Naktī dzimst, dienā mirst.

8. Gailis zemē, sekste laukā.

9. Pāriet var, apiet nevar.

10. Ziemu der, vasaru neder.

ChatGPT atbilde:

Biju pārsteigta, ka ChatGPT pareizi atbildēja uz piecām no desmit senlatviešu mīklām, izmantojot savas valodas apstrādes prasmes un zināšanas par latviešu kultūru un tradīcijām.

ChatGPT latviešu valodas interpretācijas izaicinājumi

Latviešu mīklas bieži vien ir bagātas ar simboliku, salīdzinājumiem, personifikācijām un metaforām. Piemēram, mīkla "Kauls, bet tomēr zied", radīja ChatGPT grūtības, jo tas nezināja, ka latvieši saka "nagi zied".

Tas mīklu uztvēra burtiski, un mēģināja atbildi saistīt ar augiem, kas zied, tāpēc atbildēja "rabarbers", nevis "nagi".

Kā arī ChatGPT nesaprata mīklas "Pāriet var, apiet nevar" būtību, sniedzot atbildi "kalns". Šajā gadījumā mēs zinām, ka kalnu var apiet, kas padara šo atbildi par nepareizu. Pareizā atbilde ir "ceļš".

Šāda interpretācijas neprecizitāte norāda uz izaicinājumiem, ar kuriem saskaras ChatGPT, cenšoties analizēt un saprast metaforiskas frāzes, kas bieži vien ietver nianses un kultūras kontekstu.

ChatGPT loģiskās alternatīvas

ChatGPT sniedza vairākas atbildes uz senlatviešu mīklām, kas nebija pareizas, taču tomēr bija loģiskas un interesantas alternatīvas.

Piemēram, ChatGPT atbilde uz mīklu "Ziemu der, vasaru neder" bija "slēpes", kas ir racionāla atbilde, ņemot vērā mīklas dabu. Pareizā atbilde ir "kažoks".

Arī ChatGPT atbilde "smiltis" uz mīklu "Panest var, izskaitīt nevar", patiesibā ir loģiska. Tā savā ziņā ir pareiza, tomēr šoreiz pareizā atbilde bija "mati".

Tieši tāpat ar mīklu "Nedzīvs dzīvu nes" - ChatGPT atbilde "kuģis" ir loģiska un saprotama, bet pareizā atbilde ir "apavi".

Šīs atbildes atspoguļoja ChatGPT spēju saprast un analizēt jēdzienus, sniedzot radošus risinājumus. Šādas interpretācijas apliecina, cik bagāta un daudzveidīga ir mīklu pasaule, kur katra atbilde var radīt jaunas diskusijas un idejas, pat ja tās nenonāk pie pareizā risinājuma.

Kā MI risina valodu mīklas?

Mākslīgais intelekts ir guvis ievērojamus panākumus dažādās valodas uzdevumu jomās, tostarp tekstu ģenerēšanā, tulkošanā un pat valodas mīklu risināšanā.

Jaunākie modeļi, piemēram, OpenAI izstrādātie GPT modeļi, ir apmācīti uz milzīgu datu apjomu, kas ietver tekstus no interneta, grāmatām un citām avotiem.

Šie modeļi spēj analizēt valodas struktūras un piekļūt iepriekš apgūtai informācijai, taču to pieeja bieži vien balstās uz statistikas metodēm, nevis dziļāku valodas vai kultūras izpratni.

Statistika un apmācība

Lielākā daļa MI modeļu, tai skaitā GPT, ir apmācīti, izmantojot statistikas principus. Tas nozīmē, ka tie mēģina prognozēt nākamo vārdu vai frāzi, balstoties uz to, ko tie ir redzējuši iepriekš.

Piemēram, ja modelis ir redzējis frāzes ar vārdiem "Ziemu der, vasaru neder", tas var mēģināt analizēt katra vārda izplatību un kontekstu, lai noteiktu, kas, iespējams, ir atbilde.

Tomēr šādā pieejā trūkst dziļas izpratnes par mīklu saturu un simbolismu.

Grūtības izprast mīklas

Latviešu tautas mīklas, kas bieži vien balstās uz metaforām un poētiskiem izteicieniem, var būt īpaši sarežģītas mākslīgajam intelektam.

Daudzas mīklas izmanto vārdu spēles, simboliskas nozīmes un kultūras kontekstu, kas var būt grūti saprotami, ja trūkst zināšanu par latviešu valodas specifiku un tradīcijām.

Piemēram, mīkla "Kauls, bet tomēr zied" prasa ne tikai loģisku domāšanu, bet arī spēju atpazīt, ka atbilde ir "nags." Šajā gadījumā MI modelis, iespējams, sapratīs jautājumu burtiski.

Turklāt latviešu valodas struktūra un gramatika var būt grūtāk apstrādājama salīdzinājumā ar vairāk izplatītām valodām, piemēram, angļu valodu, kurā ir pieejams daudz vairāk datu un resursu, lai apmācītu MI modeļus.

Metaforu un simbolisma sarežģītība var radīt situācijas, kad MI nespēj piedāvāt pareizu vai atbilstošu atbildi, kas atbilst cilvēku izpratnei par kultūras kontekstu.

Māklsīgā intelekta ierobežojumi un iespējas latviešu valodā

Lai arī mākslīgais intelekts ir spējīgs risināt dažādus valodas uzdevumus, mēģinājumi risināt latviešu mīklas ir pierādījuši, ka MI joprojām ir ierobežojumi.

Lai uzlabotu mākslīgā intelekta spēju saprast un atbildēt uz šādām mīklām, nepieciešama papildu apmācība ar specifiskiem datiem par latviešu valodu un kultūru, kā arī dziļāka izpratne par metaforu un simbolisma nozīmi latviešu valodā.

Mūsdienu MI modeļi ir tikai sākuma posmā, un, lai tie kļūtu par patiesi spējīgiem rīkiem, kas var risināt arī mīklas un citus kultūrspecifiskus uzdevumus, ir nepieciešama nepārtraukta attīstība un inovācija.