Многие воспринимают психологию как науку, сосредоточенную исключительно на психическом здоровье, однако её влияние гораздо шире. Психология, как наука о разуме, сыграла ключевую роль в формировании искусственного интеллекта (ИИ). Эти знания не только заложили основы ИИ, но и продолжают направлять его развитие. Изучение психологии помогло понять, что представляет собой интеллект в машинах, и как можно решать сложные задачи, связанные с этой технологией.
Имитация природы: от нейронов к нейронным сетям
Истоки современного ИИ можно проследить до середины XX века, когда психологи начали изучать механизмы работы человеческого мозга. В 1949 году психолог Дональд Хебб предложил модель, объясняющую, как мозг обучается: связи между нейронами укрепляются, когда они активируются одновременно. Эта идея стала основой для создания машин, способных обучаться, имитируя природные процессы.
В 1950-х годах психолог Фрэнк Розенблатт развил теорию Хебба, создав перцептрон — первую искусственную нейронную сеть. Принцип работы перцептрона был схож с современными системами ИИ: компьютеры обучались, корректируя связи в сети на основе данных, а не следуя заранее запрограммированным инструкциям. Это стало первым шагом к созданию машин, способных к самообучению.
В 1980-х годах психолог Дэвид Румельхарт усовершенствовал перцептрон, применив метод обратного распространения ошибки (backpropagation). Этот метод, основанный на принципах математического анализа, позволил нейронным сетям улучшать свои результаты через обратную связь. Румельхарт и его коллеги, Рональд Уильямс и Джеффри Хинтон, в своей работе 1986 года заложили основы для современных технологий глубокого обучения, таких как большие языковые модели.
Интересно, что в 2024 году Нобелевская премия по физике была присуждена Хинтону и Джону Хопфилду за их вклад в развитие искусственных нейронных сетей.
Нобелевский комитет особо отметил роль психологов в этом процессе. Хинтон, имеющий степень по психологии, подчеркнул, что его достижения стали возможными благодаря работам предшественников, таких как Румельхарт.
Метапознание и рефлексивное мышление
Основатель Microsoft Билл Гейтс недавно отметил, что современные системы ИИ не способны к рефлексивному мышлению, или метапознанию — способности анализировать и понимать собственные мыслительные процессы.
Концепция метапознания была введена в 1970-х годах психологом Джоном Флавеллом, который объяснял, как дети осваивают сложные навыки, размышляя о своих мыслительных процессах. Сегодня эта идея рассматривается как потенциальный путь для улучшения ИИ, позволяя машинам не только решать задачи, но и анализировать свои действия.
Гибкий интеллект и адаптация к новым задачам
Психологические теории также применяются для улучшения способности ИИ решать новые задачи. Компьютерный ученый Франсуа Шолле подчеркивает важность гибкого интеллекта — способности решать незнакомые задачи без предварительного опыта.
В 2019 году Шолле разработал тест ARC-AGI, вдохновленный принципами когнитивной психологии, чтобы измерить, насколько хорошо ИИ справляется с новыми проблемами. В 2024 году модель OpenAI o3 показала значительные успехи в этом тесте, демонстрируя прогресс в создании адаптивных систем.
Одной из задач современных исследований является разработка ИИ, способного объяснять свои решения.
Компьютерный ученый Эдвард Ли, опираясь на работы психолога Даниэля Канемана, отмечает, что требование от ИИ объяснений может быть опасно. Канеман показал, что люди часто оправдывают свои решения постфактум, не отражая истинных мотивов. Например, исследования показали, что решения судей могут зависеть от времени их последнего приёма пищи, хотя они уверены в своей беспристрастности.
С развитием ИИ будущие психологические исследования могут раскрыть, как искусственный интеллект усиливает наши когнитивные способности и открывает новые способы мышления. Признавая роль психологии в развитии ИИ, мы можем создать будущее, где люди и технологии работают вместе для улучшения мира.
