Advancing Cognitive Science with LLMs
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저자
Dirk U. Wulff, Rui Mata
개요
인지 과학은 다면적이고 학제간 특성으로 인해 지식 통합과 개념 명확성에서 지속적인 어려움에 직면해 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)의 발전과 같은 인공 지능의 최근 발전은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 도구를 제공합니다. 이 리뷰에서는 LLM이 학제 간 연결 구축, 이론 공식화, 명확한 측정 분류 개발, 통합 모델링 프레임워크를 통한 일반화 달성, 맥락적 및 개별적 변동 포착 등 인지 과학 분야에서 어려움을 겪어온 영역을 어떻게 지원할 수 있는지 조사합니다.
시사점, 한계점
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LLM은 학제 간 연결을 구축하고 이론을 공식화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
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LLM은 명확한 측정 분류를 개발하고 통합 모델링 프레임워크를 통해 일반화를 달성하는 데 기여할 수 있습니다.
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LLM은 맥락적 및 개별적 변동을 포착하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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LLM은 인간 전문 지식을 대체하기보다는 보완하는 데 사용될 때 더 통합적이고 누적적인 인지 과학을 위한 도구 역할을 할 수 있습니다.
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LLM 사용에는 잠재적인 함정이 존재하며, 신중하게 사용해야 합니다.
