Понимание человеческого мышления на протяжении десятилетий было одной из главных целей психологии и когнитивных наук. Несмотря на многочисленные теории и модели, которые успешно объясняли отдельные аспекты человеческой психики, не существовало единой модели, способной предсказать человеческое поведение в самых различных ситуациях. Современный прорыв в сфере искусственного интеллекта и обработки естественного языка позволил представить такую модель — Центур, которая объединяет языковые технологии с глубокими психологическими данными, открывая новые возможности для прогнозирования и анализа человеческой когниции в разных доменах и условиях. Центур представляет собой фундаментальную модель человеческого мышления, созданную путем тонкой настройки передовой языковой модели Llama 3.1 на уникальном и крупнейшем в истории психологическом наборе данных Psych-101.
Этот набор включает более 10 миллионов выборов, сделанных свыше 60 тысячами участников по 160 экспериментам, охватывающим память, обучение, принятие решений, исследование и многие другие аспекты познания человека. Ключевым преимуществом Центура является его способность не только точно предсказывать поведение новых участников, не участвовавших в обучающей выборке, но и демонстрировать устойчивую генерализацию на эксперименты с измененными историями, структурами задач и даже в совершенно новых для модели предметных областях. Отличительной чертой модели является способность соответствовать не только выбору людей, но и распределению стратегий, которое выбирают разные участники, что свидетельствует о глубокой эмпатии модели к тонкостям человеческой психики. Технологически Центур базируется на эффективной методике тонкой настройки с помощью квантованной низкоранговой адаптации (QLoRA), которая позволяет минимизировать изменение исходного языкового ядра, добавляя небольшое количество параметров, ответственных за подстройку под человеческое поведение. Обучение сосредоточено строго на прогнозировании ответов участников, исключая другие тексты из потерь, что обеспечивает прямую фокусировку на моделировании когнитивных процессов.
Анализы, проводимые исследователями, показывают, что Центур превосходит классические доменно-специфические модели, включая широко известные теории и методы, такие как теория перспектив Кэнеемана и Тверски, модели подкрепляющего обучения и другие. При этом модель способна воспроизводить как среднее человеческое поведение, так и широкий спектр вариаций, от рыночных игр до логических рассуждений, что значительно расширяет ее прикладные возможности. Уникальным достижением Центура становится не только точность предсказаний, но и тесная связь внутренних представлений модели с активностью человеческого мозга. Исследователи провели анализ сопоставления нейронных активаций модели и функциональных МРТ-данных волонтеров, проходивших когнитивные задачи, и обнаружили, что после тонкой настройки внутренние слои Центура значительно лучше коррелируют с сигналами мозга, чем исходная языковая модель. Это свидетельствует о том, что модель учится представлять и обрабатывать информацию так, как это делает человеческий мозг, что открывает перспективы для междисциплинарных исследований.
Важным направлением применения Центура становится автоматизация научных исследований. Используя естественный язык для описания экспериментальных условий и данных, модель помогает формулировать гипотезы, генерировать объяснения, а затем тестировать и уточнять их в виртуальной среде. Примером тому является совместная работа с системой DeepSeek-R1, которая на базе Центура помогла выявить новые когнитивные стратегии, объясняющие подбор уведомлений при принятии решений с несколькими параметрами. Такой подход сокращает время анализа данных, улучшает интерпретируемость моделей и способствует научному прогрессу. Сфера применения Центура широка.
Модель может быть использована для оптимизации дизайнов психологических экспериментов, прогнозирования откликов различных популяций, понимания индивидуальных особенностей мышления и обучения, а также для расширения теоретических рамок когнитивной науки. В будущем авторы планируют расширить Psych-101, включив туда эксперименты из различных областей — от психолингвистики до социальной психологии, охватив разнообразные культуры и возрастные группы. Несмотря на великолепные результаты, исследователи подчеркивают, что Центур — это лишь первый шаг к единой теории человеческого мышления. Важно сочетать данные данных-ориентированных моделей с классическими теориями, чтобы понять, как именно знания и механизмы взаимодействуют в человеческой голове. Они также предполагают, что в перспективе могут быть разработаны специализированные архитектуры, комбинации модулей, учитывающие и общие, и специфические аспекты когниции.
Появление таких интегрированных и универсальных моделей, как Центур, отражает тенденцию к объединению данных и подходов различных дисциплин когнитивной науки, искусственного интеллекта и нейронауки. Это знаменует новую эру, когда технологии не только имитируют человеческое мышление, но и становятся инструментом для его глубокого понимания, открывая путь к развитию адаптивных систем, способных эффективно взаимодействовать с человеком и даже помогать ему раскрывать потенциал собственного интеллекта. Развитие и внедрение таких моделей требует при этом осознания этических и социальных аспектов — защиты конфиденциальности, учета разнообразия человеческих особенностей и сохранения доверия. В конечном итоге, успех Центура и подобных инициатив зависит от тесного сотрудничества ученых, инженеров, философов и общества в целом. Таким образом, Центур — революционный шаг в создании модели, способной не только предсказывать поведение человека, но и отражать его когнитивные механизмы.
Объединяя масштабные данные, современные языковые технологии и нейронаучные методы, она формирует основу для комплексного понимания человеческого разума и открывает новые перспективы в психологии и искусственном интеллекте.
