近日,一项发表于《自然》的研究报道了创新人工智能(AI)系统——Centaur。它可以预测人们在各种情况下做出的决定,并且优于利用心理学经典理论所做的推测。
不同于谷歌Deepmind的AlphaGo等只能预测一个人就单一任务做出选择的AI系统,Centaur可以模拟一系列任务中人类的行为,包括赌博、玩记忆游戏、解决问题等。在测试过程中,Centaur甚至能够预测未训练过的任务中人类将如何做出选择。该系统创建团队认为,有一天它可能会成为认知科学领域有价值的工具。
“你可以开展硅基实验,无需实际人类参与者。”该研究合著者、德国慕尼黑亥姆霍兹人类中心AI研究所的认知科学家Marcel Binz说,当传统研究速度太慢,或者很难招募到儿童或有精神疾病实验参与者时,这个AI工具可能很有用。
长期以来,科学家们一直在努力使用特定任务模型模拟人类广泛的行为,但很难实现对大量任务中人类行为进行模拟。Binz和同事希望突破这一局限性。他们花了5天时间基于160个心理学实验的大量数据,对美国Meta公司研发的LLM——LLaMA进行微调。在这些心理学实验中,6万人在各种任务中做出了1000多万个选择。最终,研究人员得到了Centaur。
研究人员测试了Centaur对未包含在训练数据集中的参与者的行为的预测能力。在32项任务中,除一项外,Centaur在预测参与者做出选择方面都优于LLaMA和其他14个认知、统计模型。唯一表现略逊一筹任务是参与者判断句子语法是否正确。
在面对受训任务的修改版本时,Centaur表现良好,甚至在与以往训练都不同的任务,如逻辑推理中,它也表现不错。
尽管Centaur具有功能广泛,但研究人员表示,它仍然存在局限性。比如,它可以预测一个人在给定任务中可能做出的选择,但“无法预测他们需要多长时间”做出选择。
研究人员表示,他们正在扩展训练数据集到现有数据集的4倍。目前许多数据来自西方受过教育的工业化人群,这可能会限制Centaur在不同群体中的应用程度。
相关论文信息:https://doi.org/10.1038/s41586-025-09215-4
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