一系列任务中预测人类决策的新模型

一项在自然界发表的最新研究报道，创新的人工智能系统（AI）Centaur报道。它可以预测人们在各种情况下做出的决定，并且优于使用经典心理学理论做出的猜测。与Alphago和其他Google DeepMind系统不同，可以预测一个人的选举，而Centaur可以在一系列任务中模拟人类行为，例如赌博，玩记忆游戏和解决问题。系统创建团队认为，有一天它可以成为认知科学领域的宝贵工具。 “我们可以进行基于硅的实验，而无需真正的人类参与者，”德国慕尼黑Helmholtz中心AI研究所的认知科学家Marcel Binz说。当传统研究太慢或当时很难为儿童或精神疾病实验招募参与者时，该AI工具很有用。科学家长期以来一直在努力模拟使用特定的任务模型进行了广泛的人类行为，但是很难模拟许多任务中的人类行为。 Binz和他的同事希望打破这一限制。通过调整由美国公司Meta开发的LLM-Lalama经过的五天，该LLM-Lalama基于160个心理实验的大量数据。在这些心理实验中，有60,000人在各种任务中采取了超过1000万个选择。最后，研究人员获得了半人马座。研究人员测试了半人马座预测参与者的行为的能力，这些能力未包括在培训数据集中。在这32项任务中，半人马超过了火焰和其他14个认知和统计模型，以预测参与者的选择。恶化的唯一一项措施是参与者确定句子的语法是否正确。半人马座在修改版的培训任务前面很好地工作，并且在与以前的培训不同的任务中执行例如逻辑推理。研究人员说，尽管具有普遍的能力，但仍有局限性。例如，一个人有可能在特定任务中这样做。他可以预测选择，但不能“预测”做出决定。研究人员说，他们正在扩大培训集的四倍，是现有数据集的四倍。现在，很大一部分数据是西方受过教育的工业化人群，这可能会限制半人马在几个小组中使用它们的程度。相关文档中的信息：https：//doi.org/10.1038/s41586-025-09215-4