論理パズルのような認知能力を問う問題に対して、大規模言語モデルやニューラルネットワークの手法を使用することは、確かに難しいと言えます。これらのモデルは主に大量のテキストデータに基づいて学習されており、一般的な言語理解や文章生成のタスクに長けていますが、推論や論理的な思考に対する能力は制限されています。
したがって、論理パズルのような問題に対しては、chatGPTのような大規模言語モデルだけでなく、他の手法やアプローチを組み合わせることが効果的かもしれません。具体的な例としては、論理プログラミングや数理論理学の手法を使用するなどがあります。
また、英語版のchatGPTを使用した場合でも同様の制約があります。言語モデルの言語理解の能力は高いですが、厳密な論理推論には適していない場合があります。ただし、英語版のchatGPTの方が日本語版よりも訓練データやモデルのサイズが大きい可能性があるため、若干の違いが生じるかもしれません。
以上の点を踏まえると、言語モデルには論理パズルのような問題に対しては限界があることが分かります。そのため、論理パズルに特化した問題解決手法や、他のアプローチを考慮することが重要です。モデルの制約や問題の性質を考慮しつつ、アルゴリズムやモデルの設計を改善することで、より良い結果を得ることが期待されます。