Понимание человеческого сознания и когнитивных процессов всегда было одной из самых сложных задач науки. Попытки создать единую теорию когнитива тянутся уже несколько десятилетий, однако только сейчас появились технологии и подходы, которые позволяют объединить разнообразные аспекты человеческого мышления в одном компьютерном агенте. В 2025 году группа исследователей представила уникальную модель под названием Центур, которая стала настоящим фундаментом для предсказания и захвата сущности человеческого мышления. Центур основан на сочетании современных больших языковых моделей и глубоко структурированных данных психологических экспериментов, собранных в огромном наборе Psych-101. Этот набор включает свыше шестидесяти тысяч участников и содержит более десяти миллионов решений, связанных с самыми разнообразными экспериментальными задачами — от принятия решений и обучения до запоминания и социального прогнозирования.
Преобразование данных в естественный язык позволяет модели понимать и обрабатывать информацию из самых разных когнитивных областей, создавая интегрированное представление о поведении человека. Одним из ключевых открытий стала способность Центура превосходить специализированные когнитивные модели в предсказании поведения новых участников экспериментов и даже на полностью новых типах задач. Традиционные модели часто ориентированы на частные случаи или отдельные когнитивные процессы, тогда как Центур проявляет универсальность и гибкость, сохраняя высокую точность прогнозов даже при значительных изменениях условий и контекстов. Такой уровень обобщения в когнитивной модели — беспрецедентное достижение в области психологии и искусственного интеллекта. Обучение модели происходило с использованием передовой технологии тонкой настройки больших языковых моделей — квантованного адаптивного обучения низкого ранга (QLoRA).
Эта методика позволяет сохранять основные параметры базовой модели (в данном случае — Llama 3.1 70B от Meta AI) неизменными, добавляя лишь небольшой слой адаптеров, подстраивающий систему под когнитивные данные. Благодаря этому Центур приобрел способность максимально точно воссоздавать ход мышления человека в различных экспериментальных условиях, не жертвуя знаниями, накопленными при предварительной обучении. Особое внимание в исследовании было уделено способности модели отражать не только поведенческие данные, но и внутренние процессы человеческого мозга. Анализы показали, что внутренние представления Центура коррелируют с активностью нейронов в головном мозге людей, участвовавших в экспериментах с функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ).
Эта конвергенция свидетельствует о том, что модель не просто имитирует внешнее поведение, но в некотором роде копирует способы обработки информации, присущие человеческому мозгу. Отдельного внимания заслуживает универсальность Центура при работе с необычными или модифицированными экспериментальными задачами. Модель успешно предсказывает решения в новых условиях, которые не встречались в тренировочных данных: изменения сюжетных линий, изменение структуры задач и даже совершенно новые когнитивные домены, такие как логическое мышление, демонстрируя тем самым свою важность для исследований кросс-доменальных интеллектуальных способностей. В дополнение к теоретической значимости, Центур предлагает прикладные возможности для автоматизации когнитивной науки. Он служит мощным инструментом для разработки и тестирования новых гипотез, создания экспериментальных прототипов и оптимизации дизайна научных исследований.
Например, используя Центур вместе с языковыми моделями, исследователи уже разработали более точные и интерпретируемые когнитивные модели, которые раскрывают тонкости человеческого принятия решений в условиях многокритериального выбора. Появление такой универсальной модели задает вектор развития не только для когнитивной науки, но и для искусственного интеллекта, который все больше направляется на создание систем, максимально приближенных к человеческому мышлению. Возможности Центура способны ускорить продвижение к единой теории когниции — той, которая объединяет различные методы и дисциплины, раскрывая общие принципы работы сознания, обучения и принятия решений. Несмотря на впечатляющую мощь и многофункциональность, модель и база данных Psych-101 продолжают развиваться. Планируется расширение набора испытаний, включение большего числа областей — таких как социальная психология, психолингвистика и исследования развития, а также учет индивидуальных различий между людьми.
Всё это позволит создать ещё более универсальный и детализированный «когнитивный фундамент», который будет применим в самых разных практических и научных целях. Также важным направлением является борьба с ограничениями модели, вытекающими из использования исключительно текстового формата для описания экспериментов. В будущем исследователи планируют интегрировать мультимодальные данные, что даст ранжирование не только выбора и ответов, но и визуальных, аудиальных и других сенсорных сигналов человеческого опыта. В конечном итоге, Центур и Psych-101 демонстрируют, что цифровые модели способны понять человеческий ум на принципиально новом уровне — не только как набор статистических зависимостей, но как целостную систему мышления, способную адаптироваться и учиться в разнообразных условиях. Это открывает перспективы для более глубокого взаимодействия человека и машин, создания интеллектуальных ассистентов, которые понимают наш мир и нашу природу так же, как мы сами.
Разработка Центура стала результатом масштабной командной работы, объединившей экспертов в области когнитивной науки, нейронауки и машинного обучения. Такой междисциплинарный подход подчеркивает важность сотрудничества при решении сложнейших задач современности, где технологии и фундаментальные науки переплетаются в поисках ответов на тайны человеческой природы. Именно в сочетании аналитической мощи больших языковых моделей и всесторонних психологических данных зарождается новая эра понимания когниции. Центур является не просто инструментом — это платформа для открытий, которая способна ускорить развитие когнитивной науки, привести к более гуманным и эффективным технологиям и, возможно, однажды помочь раскрыть тайны самого человеческого сознания.
