Исследователи представили новую искусственную интеллектуальную систему под названием «Кентавр» (Centaur), способную моделировать и предсказывать человеческое мышление и поведение с рекордной точностью. Разработка основывается на анализе более 10 миллионов решений, принятых участниками сотен психологических экспериментов.
Как сообщает Nature, модель, построенная на архитектуре большой языковой модели, показала способность предсказывать выбор человека с точностью до 64%. Это значительно превышает точность предыдущих систем, разработанных для подобных целей. По мнению исследователей, «Кентавр» открывает путь к более глубокому пониманию того, как люди принимают решения.
Модель была обучена на уникальной базе данных Psych-101 — крупнейшем в мире массиве данных о поведении человека, включающем более 60 тысяч участников и 160 экспериментов. «Фактически мы передаём модели полное содержание каждого эксперимента — от инструкций до реакций испытуемого», — пояснил ведущий автор исследования Марсель Бинц из Института человекоцентрированного ИИ имени Гельмгольца в Германии.
На этапе обучения ИИ анализировал поведение участников и учился делать прогнозы. В случае ошибок исследователи корректировали модель, повторяя процесс до тех пор, пока она не начала стабильно предсказывать реальные выборы людей.
«Кентавр» смог превзойти другие известные модели когнитивных процессов, особенно в задачах, где необходимо предсказывать поведение в новых, ранее не встречавшихся сценариях. Модель также адаптируется к изменяющимся условиям и может предугадывать даже время, необходимое человеку для принятия решения.
«Мы создали систему, способную предсказать человеческое поведение в любой описанной ситуации, используя естественный язык — как в виртуальной лаборатории», — отметил Бинц.
Авторы планируют развивать модель, расширяя базу Psych-101 за счёт включения демографических и психологических характеристик — таких как возраст, социальный фон и личностные особенности. Это усилит индивидуализацию предсказаний.
Долгосрочная цель — использовать «Кентавр» как аналог когнитивной системы, чтобы изучать, насколько его алгоритмы обработки информации совпадают с тем, как думает человек. Это поможет лучше понять особенности восприятия и принятия решений у разных людей, в том числе при наличии психических расстройств.
Как сообщает Nature, модель, построенная на архитектуре большой языковой модели, показала способность предсказывать выбор человека с точностью до 64%. Это значительно превышает точность предыдущих систем, разработанных для подобных целей. По мнению исследователей, «Кентавр» открывает путь к более глубокому пониманию того, как люди принимают решения.
Модель была обучена на уникальной базе данных Psych-101 — крупнейшем в мире массиве данных о поведении человека, включающем более 60 тысяч участников и 160 экспериментов. «Фактически мы передаём модели полное содержание каждого эксперимента — от инструкций до реакций испытуемого», — пояснил ведущий автор исследования Марсель Бинц из Института человекоцентрированного ИИ имени Гельмгольца в Германии.
На этапе обучения ИИ анализировал поведение участников и учился делать прогнозы. В случае ошибок исследователи корректировали модель, повторяя процесс до тех пор, пока она не начала стабильно предсказывать реальные выборы людей.
«Кентавр» смог превзойти другие известные модели когнитивных процессов, особенно в задачах, где необходимо предсказывать поведение в новых, ранее не встречавшихся сценариях. Модель также адаптируется к изменяющимся условиям и может предугадывать даже время, необходимое человеку для принятия решения.
«Мы создали систему, способную предсказать человеческое поведение в любой описанной ситуации, используя естественный язык — как в виртуальной лаборатории», — отметил Бинц.
Авторы планируют развивать модель, расширяя базу Psych-101 за счёт включения демографических и психологических характеристик — таких как возраст, социальный фон и личностные особенности. Это усилит индивидуализацию предсказаний.
Долгосрочная цель — использовать «Кентавр» как аналог когнитивной системы, чтобы изучать, насколько его алгоритмы обработки информации совпадают с тем, как думает человек. Это поможет лучше понять особенности восприятия и принятия решений у разных людей, в том числе при наличии психических расстройств.
