Исследователи разработали систему искусственного интеллекта Centaur, которая способна предсказывать решения людей в широком спектре ситуаций и часто превосходит классические психологические теории описания выбора. Работа опубликована в журнале Nature.
ИИ-модель Centaur может предсказать решение человека
Исследователи из Института искусственного интеллекта имени Гельмгольца в Мюнхене создали систему Centaur, которая может предсказывать решения людей в самых разных ситуациях. ИИ обучили на данных 160 психологических экспериментов с участием 60 000 человек, которые сделали более 10 миллионов выборов. И теперь Centaur превосходит классические теории в прогнозировании человеческого поведения.
Куда идти? Unsplash
Исследования структуры принятия решений имеют долгую историю. Самая известная — это теория перспектив Даниэля Канемана и Амоса Тверски. Эта теория показала, что люди далеко не всегда опираются на пользу от решения, что они переоценивают низкие вероятности и недооценивают высокие. Но Centaur вместо попыток создать универсальную теорию принятия решений использует машинное обучение для предсказания поведения на основе огромного массива эмпирических данных. Это совсем другой подход.
Centaur создан на основе большой языковой модели, которую специально настроили с использованием массивного набора данных из 160 психологических экспериментов. В этих исследованиях 60 000 человек сделали более 10 миллионов выборов в различных задачах.
Что делать?
В отличие от узкоспециализированных моделей таких как AlphaGo от Google DeepMind, которая умеет только играть в го, или теории перспектив, предсказывающей выбор между потенциальными потерями и выигрышами, Centaur может моделировать человеческое поведение в разнообразных задачах — от азартных игр до задач на запоминание.
Centaur угадывает решения людей
Во время тестирования система продемонстрировала способность предсказывать выбор людей даже в задачах, на которых она не обучалась. В 31 из 32 тестовых задач Centaur превзошел исходную модель Llama и 14 других когнитивных и статистических моделей в предсказании решений участников.
a, Psych-101 включает в себя тестовые данные 160 психологических экспериментов с 60 092 участниками, которые сделали в общей сложности 10 681 650 выборов и использовали 253 597 411 текстовых лексем. В нем представлены такие области, как многорукие бандиты, принятие решений, память, контролируемое обучение, марковские процессы принятия решений и другие (приведенные примеры стилизованы и сокращены для удобства чтения). b. Centaur — основа модели человеческого познания, полученная путем добавления адаптеров низкого ранга к современной языковой модели и ее тонкой настройки на данных Psych-101.
Соавтор исследования Марсель Бинц отмечает перспективы системы: «Вы можете в основном проводить экспериментальные сессии в компьютерной среде вместо того, чтобы проводить их с реальными участниками». Это может быть особенно полезно, когда обычные исследования слишком медленны или когда сложно привлечь детей или людей с психическими расстройствами.
Не принимавший участие в исследовании когнитивный нейробиолог из Стэнфордского университета Рассел Полдрак говорит: «Это показывает, что в поведении человека действительно есть определенная структура». Исследователи планируют расширить набор обучающих данных в четыре раза. Они сделали Centaur свободно доступным для внешней проверки научным сообществом.