Новая волна исследований в области искусственного интеллекта направлена на поиск ответа на один из старейших вопросов психологии: можно ли объединить человеческий разум в рамках единой теории.

На протяжении десятилетий психологи спорили о главном вопросе: можно ли объяснить работу человеческого разума с помощью единой теории или такие процессы, как память, внимание и принятие решений, следует изучать как отдельные системы? Сейчас этот вопрос рассматривается под неожиданным углом. Достижения в области искусственного интеллекта дают исследователям новый способ проверить, что на самом деле означает «понимание».

В июле 2025 года в журнале Nature было опубликовано исследование, в котором представлена модель искусственного интеллекта под названием «Кентавр». Система, созданная на основе существующих больших языковых моделей и дополненная данными психологических экспериментов, была разработана для имитации процесса мышления и принятия решений человеком.

По словам создателей, Centaur может воспроизводить реакции человека при выполнении 160 различных когнитивных задач, охватывающих такие области, как исполнительный контроль и выбор поведения. Эти результаты многие восприняли как потенциальный прорыв, свидетельствующий о том, что искусственный интеллект может приблизиться к общей модели человеческого познания.

Сомнения в модели Centaur

Более позднее исследование, опубликованное в National Science Open, поставило под сомнение эти утверждения. Исследователи из Чжэцзянского университета утверждают, что очевидная «способность модели Centaur к когнитивному моделированию человека», скорее всего, является результатом переобучения, то есть модель могла запомнить закономерности в обучающих данных, а не понять суть самих задач.

Чтобы проверить эту идею, команда провела несколько экспериментов. В одном из них они заменили исходные подсказки с несколькими вариантами ответов, описывающие конкретные психологические задачи, на простую инструкцию: «Пожалуйста, выберите вариант А». Если бы модель действительно понимала задачу, она бы каждый раз выбирала вариант А. Но вместо этого Centaur продолжал выдавать те же «правильные ответы», что и в исходном наборе данных.

Такое поведение говорит о том, что модель не интерпретировала смысл вопросов. Скорее всего, она опиралась на статистические закономерности при выборе ответов, подобно тому, как студент получает высокие баллы, выявляя закономерности, но не понимая сути материала.

Последствия для оценки систем искусственного интеллекта

Полученные результаты указывают на необходимость более тщательной оценки больших языковых моделей. Несмотря на то, что эти системы очень эффективно выявляют закономерности в данных, их «непрозрачная» структура делает их уязвимыми для таких проблем, как «галлюцинации» и неверная интерпретация. Чтобы определить, действительно ли модель демонстрирует заявленные способности, необходимо тщательное и всестороннее тестирование.

Несмотря на то, что Centaur позиционируется как система «когнитивного моделирования», ее самая заметная слабость заключается в понимании языка, особенно в способности улавливать смысл вопросов. Исследование показывает, что достижение подлинного понимания языка может оставаться одной из самых сложных задач при разработке общих моделей когнитивных процессов.

Источник: «Может ли нейросеть Centaur по-настоящему имитировать человеческое мышление? Фундаментальное ограничение понимания инструкций» — Вэй Лю и Най Дин, 11 декабря 2025 года, National Science Open. DOI: 10.1360/nso/20250053