Як психологи дали поштовх розвитку ШІ, вивчаючи людський розум

Автори: Крис Ладлов, викладач психології, Cвінбернський технологічний університет; Арміта Зарнеґар, викладачка комп’ютерних наук, Cвінбернський технологічний університет

Багато хто сприймає психологію передусім як науку про психічне здоров’я, але її історія виходить далеко за ці межі.

Як наука про розум, психологія відіграла ключову роль у формуванні штучного інтелекту, пропонуючи розуміння людського пізнання, навчання та поведінки, які суттєво вплинули на розвиток ШІ.

Ці внески не лише заклали основи ШІ, а й продовжують визначати його подальший розвиток. Вивчення психології сформувало наше розуміння того, що представляє собою машинний інтелект, а також того, як ми можемо вирішувати складні проблеми та отримувати переваги, пов’язані з цією технологією.

Машини, що імітують природу

Витоки сучасного ШІ беруть свій початок у психології середини XX століття. 1949 року психолог Доналд Геб запропонував модель того, як навчається мозок: зв’язки між клітинами мозку стають міцнішими, коли вони активні одночасно.

Ця ідея дала підказку, як машини можуть навчатися, імітуючи підхід природи.

Психолог Френк Розенблат розробив перцептрон, імітуючи зв’язки в людському мозку. Джерело: Френк Розенблатт / Wikimedia

У 1950-х роках психолог Френк Розенблат, спираючись на теорію Геба, розробив систему під назвою перцептрон.

Перцептрон став першою штучною нейронною мережею. Вона працювала за тим самим принципом, що й сучасні системи ШІ: комп’ютери навчаються шляхом налаштування зв’язків у мережі на основі даних, а не покладаючись на запрограмовані інструкції.

Наукове розуміння інтелекту

У 1980-х роках психолог Дейвід Румелгарт удосконалив перцептрон Розенблата. Він застосував метод під назвою зворотне поширення, який використовує принципи математичного аналізу, щоб допомогти нейронним мережам удосконалюватися за допомогою зворотного зв’язку.

Зворотне поширення першим розробив Пол Вербос, який стверджував, що цей метод «відкриває можливість наукового розуміння інтелекту, настільки ж важливого для психології та нейрофізіології, як і концепції Ньютона були важливими для фізики».

Статті Румелгарта 1986 року, написаній у співавторстві з Роналдом Вільямсом і Джефрі Гінтоном, часто приписують поштовх до започаткування сучасної ери штучних нейронних мереж. Ця праця заклала основу для інновацій у сфері глибинного навчання, зокрема великих мовних моделей.

Фахівець з комп’ютерних наук Джефрі Гінтон був одним з лавреатів Нобелівської премії з фізики 2024 року за свою роботу над нейронними мережами. Джерело: TT News Agency / EPA

У 2024 році Нобелівську премію з фізики було присуджено Джефрі Гінтону та Джону Гопфілду за роботу над штучними нейронними мережами. Передусім, Нобелівський комітет у своєму науковому звіті підкреслив важливу роль, яку психологи відіграли у розвитку штучних нейронних мереж.

Гінтон, який має ступінь з психології, визнав, що під час отримання премії стояв на плечах таких гігантів, як Румелгарт.

Саморефлексія та розуміння

Психологія продовжує відігравати важливу роль у формуванні майбутнього ШІ. Вона пропонує глибокі теоретичні знання для вирішення деяких з найбільших проблем у цій галузі, включаючи рефлексивне мислення, інтелект і ухвалення рішень.

Засновник Microsoft Біл Ґейтс нещодавно зазначив ключове обмеження сучасних систем штучного інтелекту. Вони не здатні до рефлексивного мислення, або того, що психологи називають метакогніцією (метапізнанням).

У 1970-х роках психолог розвитку Джон Флавел представив ідею метакогніції. Він використовував її, щоб пояснити, як діти опановують складні навички, розмірковуючи та розуміючи власне мислення.

Десятиліття потому ця психологічна концепція знову привертає увагу як потенційний шлях до вдосконалення штучного інтелекту.

Плинний інтелект

Психологічна теорія дедалі активніше застосовується для вдосконалення систем штучного інтелекту, насамперед, для посилення їхньої здатности вирішувати оригінальні проблеми.

Наприклад, фахівець з комп’ютерних наук Франсуа Шолє наголошує важливість плинного інтелекту, який психологи визначають як здатність розв’язувати нові проблеми без попереднього досвіду чи навчання.

Приклад питання з тесту на «плинний інтелект», що його розробив Франсуа Шолє. Джерело: Премія ARC

У статті 2019 року Шолє представив тест, натхнений принципами когнітивної психології, щоб оцінити, наскільки вправно системи штучного інтелекту можуть вирішувати нові проблеми. Тест, відомий як Корпус абстракцій та міркувань для загального штучного інтелекту (Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence, ARC-AGI), став своєрідним путівником для того, щоб змусити системи штучного інтелекту мислити та аргументувати думки у спосіб, більш схожий на людський.

Наприкінці 2024 року модель o3 від OpenAI продемонструвала значний успіх на тесті Шолє, показавши прогрес у створенні систем штучних інтелектів, які можуть адаптуватися та вирішувати ширший спектр проблем.

Ризик пояснень

Ще одна мета поточних досліджень полягає в тому, щоб зробити системи штучного інтелекту більш здатними пояснювати свої результати. І тут психологія висуває вагомі ідеї. 

Фахівець з комп’ютерних наук Едвард Лі спирається на праці психолога Даніела Канемана, щоб підкреслити, чому вимагати від систем ШІ пояснювати свої рішення може бути ризиковано.

Канеман показав, як люди часто обґрунтовують свої рішення поясненнями, створеними постфактум, які не відображають їхніх справжніх причин. Наприклад, дослідження з’ясували, що рішення суддів залежать від того, коли вони востаннє їли, незважаючи на їхню тверду переконаність у власній неупередженості.

Лі застерігає, що системи штучного інтелекту так само можуть давати оманливі пояснення. Тому Лі переконує, що дослідження штучного інтелекту, натомість, мають зосереджуватися на надійних результатах.

Технології, що формують наш розум

Про науку психологію чимало людей досі мають хибні уявлення. Наприклад, у 2020 році уряд Австралії запропонував перекласифікувати її як частину гуманітарних наук в університетах.

Оскільки люди дедалі більше взаємодіють з різними пристроями, штучний інтелект, психологія та нейронаука можуть містити ключові інсайти щодо нашого майбутнього.

Наш мозок надзвичайно адаптивний, а технології формують те, як ми думаємо та вчимося. Дослідження психологині і нейробіологині Елеонори Маґвайр, наприклад, виявило, що мозок лондонських водіїв таксі фізично змінений через використання автомобіля для орієнтації в складному місті.

У міру розвитку штучного інтелекту майбутні психологічні дослідження можуть розкрити, як системи штучного інтелекту посилюють наші здібності та відкривають нові способи мислення.

Визнаючи роль психології у розвитку штучного інтелекту, ми можемо сприяти майбутньому, в якому люди та технології працюватимуть разом заради кращого світу.

Стаття вперше була опублікована англійською мовою під назвою «How psychologists kick-started AI by studying the human mind» в журналі The Conversation 2 лютого 2025 року.

Переклали Вікторія Сойнікова і Вікторія Бухарашвілі