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

19209Как беспрецедентный бунт чернокожих женщин в суде Бостона разрушил планы рабовладельцев? 19208Как новые поколения троянов удаленного доступа захватывают системы ради кибершпионажа и... 19207Почему мировые киберпреступники захватили рекламные сети, и как Meta вместе с властями... 19206Как фальшивый пакет StripeApi.Net в NuGet Gallery незаметно похищал финансовые API-токены... 19205Зачем неизвестная группировка UAT-10027 внедряет бэкдор Dohdoor в системы образования и... 19204Ритуальный предсвадебный плач как форма протеста в традиционном Китае 19203Невидимая угроза в оперативной памяти: масштабная атака северокорейских хакеров на... 19202Как уязвимость нулевого дня в Cisco SD-WAN позволяет хакерам незаметно захватывать... 19201Как Google разрушил глобальную шпионскую сеть UNC2814, охватившую правительства 70 стран... 19200Как простое открытие репозитория в Claude Code позволяет хакерам получить полный контроль... 19199Зачем киберсиндикат SLH платит женщинам до 1000 долларов за один телефонный звонок в... 19198Устранение слепых зон SOC: переход к доказательной сортировке угроз для защиты бизнеса 19197Скрытые бэкдоры в цепочках поставок по: атаки через вредоносные пакеты NuGet и npm 19196Как абсолютная самоотдача, отказ от эго и физиологическое переосмысление тревоги помогают... 19195Отказ от стратегии гладиаторов как главный драйвер экспоненциального роста корпораций
Ссылка