数学やプログラミングで大きな成功を収めている「じっくり考える」タイプのモデルが、人の心を読む課題では意外にも苦戦することが改めて明らかにされています。
あまり深く考えすぎない方が良い結果が出ることもあるとのことです。
この現象の背後には、長く考えれば考えるほど迷路に入り込み間違った答えを出す傾向があります。
その結果、人の意図や信念を推測するテストでは、じっくり考える推論モデルが必ずしも優れているわけではなく、場合によっては劣ることがあります。
ただし、推論が全く役に立たないというわけではなく、実験の結果、「適度な推論」が最も効果的であることが発見されました。
通常のモデルに軽くヒントを与えて考えさせると性能が向上し、逆に推論モデルの思考時間を適切に制限すると良い結果が得られます。
また、推論モデルと非推論モデルは心の理解において異なる問題を得意としており、両者を組み合わせることで最良の結果が期待できることも分かりました。
いつ深く考え、いつ直感に頼るべきかを適応的に判断できるAIが重要になると考察されています。
