Искусственный интеллект «кентавр» симулирует человеческое мышление

Создана новая модель искусственного интеллекта под названием «Кентавр» (Centaur), способная предсказывать и симулировать человеческие мысли и поведение с беспрецедентной точностью в 64%. Этот инструмент, разработанный под руководством Марселя Бинца, научного сотрудника Института человеко-ориентированного ИИ имени Гельмгольца в Германии, открывает новые горизонты в изучении когнитивных процессов.
Искусственный интеллект «кентавр» симулирует человеческое мышление
Изображение носит иллюстративный характер

Ключевая особенность «Кентавра» заключается в его способности прогнозировать выбор человека даже в ситуациях, с которыми модель не сталкивалась во время обучения. Она адаптируется к меняющимся обстоятельствам, может предсказывать время реакции человека и превзошла все существующие ИИ-модели человеческого мышления в каждом проведенном тесте. «Мы создали инструмент, который позволяет нам предсказывать поведение человека в любой ситуации, описанной на естественном языке — своего рода виртуальную лабораторию», — сообщил Бинц в электронном письме для Live Science.

Основой для обучения послужил набор данных Psych-101, который, по утверждению исследователей, может быть крупнейшим в мире набором данных о поведении человека. Он включает в себя более 10 миллионов индивидуальных выборов от 60 000 человек, собранных в ходе 160 различных психологических экспериментов. Процесс обучения модели был итеративным: «Кентавру» показывали полную стенограмму эксперимента реального участника и просили предсказать его выбор. В случае ошибки исследователи корректировали модель, повторяя процесс до достижения стабильно верных прогнозов.

Результаты исследования были опубликованы 2 июля в научном журнале Nature. Работа привлекла внимание экспертов, не участвовавших в исследовании, таких как Бренден Лейк из Нью-Йоркского университета, который изучает психологию и науку о данных. Проект реализован при участии Ассоциации немецких исследовательских центров имени Гельмгольца.

Несмотря на высокую точность, Марсель Бинц признает, что «Кентавр» в настоящее время является «большой моделью «черного ящика», которая очень хорошо предсказывает поведение человека». Модель может предсказать, что сделает человек, но пока не дает понимания, как или почему он приходит к такому решению.

Бренден Лейк поднимает фундаментальный вопрос о природе работы модели. Остается неясным, действительно ли «Кентавр» моделирует когнитивные процессы, схожие с человеческими, или же он просто научился эффективно имитировать конечные результаты этих процессов. «Моделирует ли она ментальные процессы человека или просто имитирует результаты?» — этот вопрос остается ключевым для дальнейших исследований.

Команда разработчиков планирует расширить набор данных Psych-101, добавив в него демографическую и психологическую информацию, такую как возраст, социально-экономический статус и личностные черты. Это позволит «Кентавру» делать прогнозы, основанные на индивидуальных характеристиках конкретного человека, что значительно повысит его применимость.

Потенциальные области применения модели обширны. В науке «Кентавр» может использоваться как прокси-модель человеческого мозга для изучения того, как внутренняя обработка данных коррелирует с конкретными решениями. В области психического здоровья модель поможет исследовать различия в принятии решений у людей с ментальными расстройствами и без них.

Кроме того, модель может стать незаменимым инструментом для психологов при проектировании экспериментов. С ее помощью можно прототипировать исследования, чтобы определить, какой дизайн наиболее четко продемонстрирует тот или иной феномен или потребует наименьшего числа участников. Также рассматривается применение модели для прогнозирования поведения в клинических условиях.

Бренден Лейк особо выделяет потенциал «Кентавра» в сфере образования. Модель можно использовать для прогнозирования того, как конкретный ученик учится и рассуждает. Это позволит симулировать эффект от различных стратегий преподавания, чтобы определить наиболее эффективные подходы для каждого отдельного случая.


Новое на сайте

20327Кости прерий: как истребление бизонов породило целую индустрию — и сама себя же уничтожила 20326Кто и зачем взламывает серверы Ollama и ComfyUI ради ключей от AWS? 20325Как злоумышленники спрятали командный сервер внутри блокчейна и почему его невозможно... 20324Брюссель заставляет Android делиться секретами с чужими ИИ-помощниками 20323WordPress: как два бага слились в одну критическую дыру, которую назвали wp2shell 20322Как китайские хакеры обманули DigiCert и украли сертификаты для подписи кода? 20321Что скрывается за уязвимостью, которую агентство США внесло в список активно используемых... 20320Автономные системы наступают быстрее, чем инфраструктура для управления ими: кто выиграет... 20319Почему в OpenSSL нашли дыру, съедающую память серверов, но не дали ей даже номер CVE? 20317SonicWall SMA 1000: как два бага превратили VPN-шлюз в бэкдор для атакующих 20316Может ли уязвимость в клиенте Zoom для Windows открыть доступ к чужому аккаунту без... 20315TELEPUZ: новый вредонос на C, который научился прятаться в Telegram, Steam и блокчейне... 20314Дома из дёрна: как исландцы триста лет прятались от холода под слоем земли и травы 20313Как один токен от чужого сервиса мог впустить злоумышленника в чужой аккаунт n8n?
Ссылка