メラニー・ミッチェルは1980年代初頭にダグラス・ホフスタッターが提唱した「Copycat」レター文字列を用いたアナロジー作りを紹介しています。
この分野では、ある文字列が別の文字列に変わる際の規則を見つけ出す問題を解くことで、人間の一般的な類推能力が試されます。
例えば、文字列「abc」が「abd」に変わるとき、「pqr」はどう変わるでしょうか？
このような問題を通じて、状況の本質を別の状況にマッピングするなど、アナロジー作りの一般的なメカニズムが模倣されます。
メラニー・ミッチェルはホフスタッターの指導のもと、このプログラムを開発し、複数の文字列アナロジー問題を解くことができる「Copycat」を実装したのです。
このプログラムは、簡単なようでいて、抽象的な類似性を認識する複雑な課題を含んでいます。
彼女のPhDプロジェクトは、この分野での洞察を深める大きな一歩となりました。
出典 : https://medium.com/@melaniemitchell.me/can-gpt-3-make-analogies-16436605c446