МЮНХЕН — Система искусственного интеллекта теперь может предсказывать ваш следующий шаг ещё до того, как вы его сделаете. Речь идёт не только о том, нажмёте ли вы кнопку «Купить сейчас» в корзине Amazon, но и о том, как вы будете принимать сложные решения, осваивать новые навыки или исследовать неизведанные территории.
Исследователи разработали искусственный интеллект Centaur, который точно предсказывает поведение человека практически в любом психологическом эксперименте. Он даже превосходит специализированные компьютерные модели, которые учёные используют десятилетиями. Обученный на данных более чем 60 000 человек, принявших более 10 миллионов решений, Centaur улавливает базовые закономерности нашего мышления, обучения и принятия решений .
« Человеческий разум удивительно универсален», — пишут исследователи в своей статье, опубликованной в журнале Nature . «Мы не только ежедневно принимаем обыденные решения, например, выбираем хлопья на завтрак или одежду, но и решаем сложные задачи, например, пытаемся найти лекарство от рака или исследовать космос».
Искусственный интеллект, по-настоящему понимающий когнитивные процессы человека , может произвести революцию в маркетинге, образовании, лечении психических расстройств и разработке продуктов. Но он также поднимает неудобные вопросы о конфиденциальности и манипуляциях, поскольку наши цифровые следы раскрывают о нас больше, чем когда-либо прежде.
Как учёные создали цифровой ИИ-телепат
Исследовательская группа начала с амбициозной цели: создать единую модель ИИ, способную предсказывать поведение человека в любом психологическом эксперименте. Их подход был на удивление простым, но требовал масштабных исследований.
Учёные собрали набор данных под названием Psych-101, содержащий 160 экспериментов, охватывающих тесты на память, обучающие игры, рискованные ситуации и моральные дилеммы. Каждый эксперимент был преобразован в простые описания на английском языке, понятные искусственному интеллекту.
Вместо того, чтобы разрабатывать ИИ с нуля, исследователи взяли языковую модель Llama 3.1 от Meta (ту же, что и в ChatGPT ) и обучили её поведению человека. Они использовали методику, позволяющую изменять лишь малую часть программы ИИ, сохраняя большую её часть неизменной. Весь процесс обучения занял всего пять дней на мощном компьютере.
Кентавр доминирует в традиционных когнитивных моделях
В ходе испытаний Centaur полностью разгромил конкурентов. В прямых сравнениях со специализированными когнитивными моделями, которые учёные совершенствовали десятилетиями, Centaur победил практически в каждом эксперименте.
Настоящий прорыв произошёл, когда исследователи протестировали Centaur в совершенно новых условиях. ИИ успешно предсказывал поведение человека даже при изменении сюжета эксперимента (превращение поиска космических сокровищ в приключение на ковре-самолёте), при изменении структуры (добавлении третьего варианта к заданию с двумя вариантами выбора) и при добавлении совершенно новых областей (тестов на логическое мышление, которых не было в обучающих данных).
Centaur также мог воспроизводить реалистичное поведение, похожее на человеческое, при проведении симуляций. В одном из тестов, включавшем стратегии исследования, ИИ достиг производительности, сопоставимой с результатами реальных участников, и продемонстрировал тот же тип принятия решений в условиях неопределенности, который характерен для поведения людей.
Нейронная синхронизация: «Кентавр» имитирует активность человеческого мозга
Удивительным открытием стало то, что внутренние процессы Centaur стали больше соответствовать активности человеческого мозга , хотя он никогда специально не обучался на соответствие нейронным данным. Сравнив внутренние состояния ИИ с результатами сканирования мозга людей, выполняющих те же задачи, исследователи обнаружили более выраженную корреляцию, чем с исходной, необученной моделью.
Обучение предсказывать человеческое поведение, по-видимому, заставило ИИ разработать внутренние представления, отражающие то, как наш мозг на самом деле обрабатывает информацию. По сути, ИИ провёл обратную разработку аспектов человеческого познания, просто изучая наши решения.
Команда также продемонстрировала, как Centaur может ускорить научные открытия. Они использовали ИИ для анализа моделей человеческого поведения, что привело к открытию новой стратегии принятия решений, превзошедшей существующие психологические теории.
« Мы создали инструмент, который позволяет нам предсказывать поведение человека в любой ситуации, описанной на естественном языке, — как виртуальная лаборатория », — говорит в своем заявлении ведущий автор Марсель Бинц.
Что ждет ИИ-поведение человека в будущем?
Хотя это исследование впечатляет, оно представляет собой лишь начало. Текущая версия фокусируется преимущественно на обучении и принятии решений , с ограниченным охватом таких областей, как социальная психология или межкультурные различия. Кроме того, в наборе данных преобладает западное, образованное население, что является распространённым ограничением в психологических исследованиях.
Команда планирует расширить свой набор данных, включив в него более разнообразные области и группы населения, представляя комплексную модель, которая могла бы послужить единой теорией человеческого познания. Они сделали свой набор данных и модель ИИ общедоступными, чтобы другие исследователи могли их развивать.
« Мы сочетаем исследования ИИ с психологической теорией и чёткими этическими обязательствами », — добавляет Бинц. «В публичной исследовательской среде мы имеем свободу заниматься фундаментальными когнитивными вопросами, которые часто остаются вне поля зрения в отрасли».
Впервые у нас есть искусственная система , способная с беспрецедентной точностью предсказывать поведение человека во всём спектре психологических исследований. Восторгает ли вас эта разработка или вызывает беспокойство, зависит от того, насколько уверенно мы можем гарантировать ответственное использование таких инструментов.
Резюме статьи
Методология
Исследователи создали Centaur, доработав языковую модель Meta Llama 3.1 70B на основе набора данных Psych-101, содержащего поведенческие данные, полученные в ходе 160 психологических экспериментов с участием более 60 000 участников, сделавших более 10 миллионов выборов. Они преобразовали все эксперименты в формат естественного языка и использовали метод обучения QLoRA с эффективными параметрами, который модифицировал лишь 0,15% параметров модели. Обучение было сосредоточено на прогнозировании человеческих реакций с одновременным маскированием других частей экспериментальных инструкций.
Результаты
Centaur превзошёл существующие предметно-ориентированные когнитивные модели практически в каждом эксперименте, предсказывая поведение участников, не принимавших участие в эксперименте. ИИ также успешно обобщил свои знания на модифицированные легенды, структурные изменения задач и совершенно новые области, такие как логическое мышление. В симуляциях с открытым циклом Centaur генерировал реалистичные модели поведения, подобные человеческим, и достиг результатов, сопоставимых с результатами реальных людей в исследовательских задачах. Кроме того, внутренние представления модели стали более соответствующими нейронной активности человека по сравнению с базовой моделью.
Ограничения
Текущий набор данных ориентирован преимущественно на области обучения и принятия решений, с ограниченным охватом социальной психологии, кросс-культурных исследований и индивидуальных различий. В выборку участников в основном входят представители западного, образованного населения, что типично для психологических исследований. Формат естественного языка также вносит систематическую ошибку отбора в отношении экспериментов, которые сложно выразить в тексте, и исследователи отмечают необходимость постепенного расширения до мультимодальных форматов данных.
Финансирование и раскрытие информации
Исследование было поддержано Обществом Макса Планка, Фондом Гумбольдта, Фондом Volkswagen и Фондом NOMIS. Один из авторов имеет консалтинговые связи и владеет долями в нескольких биотехнологических компаниях. Исследователи предоставили свой набор данных и модель в открытый доступ для научного использования.
Информация о публикации
« Фундаментальная модель для прогнозирования и описания когнитивных способностей человека » была опубликована в журнале Nature 2 июля 2025 года. Исследование проводилось под руководством Марселя Бинца из Института искусственного интеллекта, ориентированного на человека, в Центре Гельмгольца в Мюнхене при участии специалистов из таких учреждений, как Принстонский университет, Тюбингенский университет, Институт биологической кибернетики Общества Макса Планка и других.
Комментариев нет:
Отправить комментарий