Могут ли нейросети проявлять Эмоции: что показало исследование AIRI?

Разработчики нейросетей стараются делать их все более и более человечными. Обычно это достигается за счет лингвистической точности, этической интерпретации и соответствия принятым культурным нормам. Но эмоции, которые влияют на человеческие решения, добавляют новый уровень сложности. Люди часто принимают решения иррационально, под влиянием гнева, радости или страха, и эти эмоциональные состояния способны кардинально изменить их выбор в схожих ситуациях.

Недавнее исследование AIRI изучает, как большие языковые модели (LLM) могут эмулировать эмоции и насколько их реакции похожи на человеческие. Вот основные моменты:

1. Эмуляция эмоций: В целом LLM способны имитировать эмоции, но иногда их ответы на эмоциональные запросы могут быть неверными.

2. Ключевые эмоции: Изначально в рамках исследования была поставлена упрощенная задача: оно было сосредоточено на пяти базовых эмоциях по теории Пола Экмана: гнев, радость, страх, грусть и отвращение. Эти эмоции были выбраны для анализа в контексте игровых и этических сценариев.

3. Эксперименты: Нейросетям предложили четыре типа экспериментов — этические задачи, игры на торг, повторяющиеся игры и многопользовательские игры. Это помогло оценить, как размер модели и язык обучения влияют на эмоциональные реакции.

4. Результаты:
- В этических задачах LLM в целом показали высокую точность, хотя иногда и отклонялись в своих эмоциональных реакциях.
- В играх на торг модели близко соответствовали человеческим результатам, однако негативные эмоции снижали уровень альтруизма модели.
- В повторяющихся играх LLM демонстрировали высокую кооперацию, особенно когда "чувствовали" радость.
- В многопользовательских играх модели были альтруистичны, но негативные эмоции резко снижали их вклад в команду.
- Модели с высоким уровнем согласования (алайнмента) показали точное соответствие человеческим решениям в эмоциональных контекстах.
- Положительные эмоции способствуют сотрудничеству моделей, тогда как негативные его ослабляют.
- Языковая среда, в которой обучаются модели, также влияет на их эмоциональное поведение.

В итоге, хотя LLM могут эмулировать эмоции, у них все еще есть различия с человеческими реакциями. Лично меня в этом исследовании больше всего порадовало то, что опенсорсная модель "оказалась" более альтруистичной, чем люди в среднем))

❓PS: Кстати, как вы думаете? стоит ли вообще пытаться делать нейросети более человечными?? Или пусть лучше "роботы выглядят как роботы" - нарочито непохоже на людей? (кстати именно в этом направлении решили двигаться китайские разраьотчики роботов)

💢 ИИ и данные в образовании на канале  Дизайн Образования

Альтернативная трехмерность. Видеопазлы как средство повышения нейропластичности.

Нейропластичность — это способность мозга изменяться и адаптироваться в ответ на новый опыт, что включает в себя создание новых нейронных связей и реорганизацию существующих.

Потеря нейропластичности может иметь серьезные последствия для функционирования мозга.

Память и обучение: Снижение нейропластичности затрудняет формирование новых воспоминаний и усвоение информации. Это может привести к проблемам с обучением, особенно у пожилых людей, чья способность к обучению и адаптации снижается с возрастом.

Речь и коммуникация: Потеря нейропластичности может повлиять на области мозга, отвечающие за речь, что приводит к трудностям в общении и понимании.

Одно из достаточно новых и при этом крайне простых средств развития нейропластичности - это Видеопаззлы. Работают они в целом также как и обычные паззлы, добавляя новое измерение- время.

Это своего рода альтернативное 3D где вместо привычных длина-ширина-высота имеем сочетание длины, ширины и времени.

За счет такого нововведения Видеопаззлы требуют от игроков не только пространственного мышления, но и анализа, планирования и решения проблем, что активирует различные участки мозга, способствуя образованию новых нейронных связей.

Обогащение новыми контекстами задач визуализации также может привести к увеличению объема коры головного мозга в зонах, отвечающих за эти навыки.

Что важно:
➖ Частота тренировок: Чем чаще человек занимается решением паззлов, тем выше вероятность формирования новых нейронных связей.

➖ Разнообразие задач: Использование различных типов паззлов может увеличить общую обучаемость мозга, так как разнообразие практики способствует более глубокому вовлечению
.
➖ Возраст: Молодой мозг более подвержен нейропластическим изменениям, однако регулярные тренировки могут поддерживать эту способность и у пожилых людей

Попробовать сами вы можете вот ❗️ тут ❗️- а еще лучше предложите поиграть в них своим пожилым родственникам.

💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования

Музыка грибов, искусственный интеллект и иные формы разумности

Помните вопрос "Одиноки ли мы во вселенной?" , золотая пластинка Вояджера с образцами музыки Земли, была отправленные в открытый космос... Но насколько мы готовы к "неожиданному" обнаружению принципиально иного разума? И не где то там за юпитером, а прямо в наших собственных серверных или вовсе, в лесу под ногами.

А между тем... Многие "сигналы" указывают на то, что определение разумности нуждается в корректировке, а также, что мыслящие организмы совершенно необязательно должны быть индивидуальными "личностями" как мы с вами.

Все слышали про уникальное стайное поведение мигрирующих птиц, про язык танца
медоносных пчел, с помощью которого они точно передают удаленность и даже вид цветков для сбора нектара. К слову, имеющиеся сейчас в распоряжении человека искусственные интеллекты демонстрируют похожие признаки. Ну и уж что что а музыку ИИ научился делать так что не отличишь от попсовых топ чартов :)

Есть такое современное философское направление - трансгуманизм. Его приверженцы настаивают на объединении человеческого сознания с цифровыми решениями для повышения эффективности, говоря о новом разумном виде - "кибер-кентавре", являющемся объединением человека и машины.

В контексте трансгуманизма это может проявляться через создание сетевых сообществ, где люди и ИИ работают вместе для решения глобальных проблем. Первыми шагами в этом направлении являются мозго-чипы Neurolink из лабораторий Илона Маска и платформы для обмена знаниями и опытом в залоге коллективного интеллекта.

Но интеллект может быть найден не только среди машин. Британские (ну а какие ещё?!) учёные присоединили к грибам вешенка датчики, которые считывают электрические импульсы в грибнице и преобразуют их в движение бионических рук. Далее протезы нажимают на клавиши или бьют по барабанам. Напомним, что ранее американские учёные приспособили к грибу тело робота - чтобы он сам мог ходить за источником света. И гриб пошёл (подробнее в этом посте).

Грибница - уникальная сетевая структура, простирающаяся на большие расстояния и обменивающаяся электрическими сигнала ми не только внутри себя, но и с растениями (деревьями). Многие грибы (например кордицепс) демонстрируют способности управления насекомыми, заставляя их приходить и умирать в конкретных местах (муравьи-зомби).

Так вот между ИИ и Грибами как ни странно очень много общего... Послушайте "музыку" грибов. Не напоминает ли она двоbчный код или азбуку морзе. Сдается мне есть потенциал найти немало "разумных рас" там где мы с вами даже особо и не подозревали...

🔠🔠. Мы уже вовсю "общаемся" с GPT. А вот было бы интересно вам пообщаться с грибами? Поговорите об этом с вашими детьми и учениками :) ⁉️

💢 ИИ и данные в образовании на канале Дизайн Образования