Используя методы из психиатрии, учёные обнаружили сходство мышления человека и искусственного интеллекта

Существуют противоположные мнения о способности ИИ мыслить подобно человеку. Осталось найти железобетонные доказательства в пользу того или иного мнения, с чем преуспели китайские учёные. На днях в журнале Nature Machine Intelligence они опубликовали статью, которая впервые с фактами в руках обосновала базовую идентичность мышления искусственного интеллекта и человека.

«Понимание того, как люди концептуализируют и классифицируют природные объекты, даёт критическое представление о восприятии и когнитивных способностях, — говорится в статье команды, опубликованной во вторник в рецензируемом журнале Nature Machine Intelligence. — С появлением больших языковых моделей (LLM) возникает ключевой вопрос: могут ли эти модели создавать человекоподобные представления объектов на основе лингвистических и мультимодальных данных?»

Исследование провели учёные Китайской академии наук (CAS) и Южно-Китайского технологического университета (South China University of Technology). Они использовали большие языковые модели ChatGPT-3.5 и Gemini Pro Vision 1.0. Первая модель работала только с текстом, а вторая использовала также изображения (мультимодальные данные).

В своём исследовании учёные опирались на классические поведенческие модели, которые обычно используют в психиатрии для оценки когнитивных функций пациентов. В частности, был использован метод тройных оценок, когда из трёх предметов необходимо убрать явно не соответствующий двум остальным.

В процессе работы люди подвергались нейровизуализации (МРТ и подобные исследования), чтобы выяснить, как и где в мозгу формируются паттерны, связанные с размышлениями во время выполнения заданий. Большие языковые модели также изучались на предмет того, как и по каким «полочкам» они раскладывают данные в процессе выполнения тех же заданий, что и люди.

В общем и целом люди и большие языковые модели изучали представленные им учёными «природные объекты», классифицируя их по десяткам параметров и укладывая их (сортируя) в голове или в базе обучения в таком порядке, чтобы они соответствовали картине мира.

В процессе работы учёные собрали данные по 4,7 млн тройных оценок из 1854 объектов, существующих в реальном мире, таких как животные, растения, продукты питания, мебель, одежда и транспортные средства. В процессе были определены 66 параметров, по которым можно было бы судить о базовом сходстве когнитивного познания предметов людьми и машинами. Выбранные учёными параметры были шире простых понятий типа вещь относится к продуктам или одежде. Учитывались текстура, температура, отличие среды и даже взрослое и детское восприятие.

Оказалось, что на базовом уровне ИИ похожим образом сортирует данные о предметах, как это происходит в соответствующих областях головного мозга человека. При этом текстовая модель оказалась «человечнее», чем мультимодальная. Но обе они демонстрировали хотя и не человеческую, но похожую в свей основе схему анализа и классификации объектов.

Между ИИ и человеком разумным больше общего, чем считалось, резюмируют учёные. Новая работа поможет точнее понимать логику, которой руководствуется ИИ, что позволит сделать его ещё лучше.

Источник