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

19521Банковский троян VENON на Rust атакует Бразилию с помощью девяти техник обхода защиты 19520Бонобо агрессивны не меньше шимпанзе, но всё решают самки 19519Почему 600-килограммовый зонд NASA падает на Землю из-за солнечной активности? 19518«Липовый календарь»: как расписание превращает работников в расходный материал 19517Вредоносные Rust-пакеты и ИИ-бот крадут секреты разработчиков через CI/CD-пайплайны 19516Как хакеры за 72 часа превратили npm-пакет в ключ от целого облака AWS 19515Как WebDAV-диск и поддельная капча помогают обойти антивирус? 19514Могут ли простые числа скрываться внутри чёрных дыр? 19513Метеорит пробил крышу дома в Германии — откуда взялся огненный шар над Европой? 19512Уязвимости LeakyLooker в Google Looker Studio открывали доступ к чужим базам данных 19511Почему тысячи серверов оказываются открытой дверью для хакеров, хотя могли бы ею не быть? 19510Как исследователи за четыре минуты заставили ИИ-браузер Perplexity Comet попасться на... 19509Может ли женщина без влагалища и шейки матки зачать ребёнка естественным путём? 19508Зачем учёные из Вены создали QR-код, который невозможно увидеть без электронного... 19507Девять уязвимостей CrackArmor позволяют получить root-доступ через модуль безопасности...
Ссылка