Centaur AI Modeli, İnsanların Kararını Tahmin Edebiliyor
Araştırmacılar, çeşitli durumlarda insanların kararlarını tahmin edebilen Centaur sistemini geliştirdiler.
AI, 60.000 kişinin katıldığı ve 10 milyondan fazla seçim yapılan 160 psikolojik deneyin verileriyle eğitildi. Artık Centaur, insan davranışını tahmin etme konusunda klasik teorileri geride bırakıyor.
Karar verme yapısının araştırılması uzun bir geçmişe sahiptir. En bilineni Daniel Kahneman ve Amos Tversky’nin perspektif teorisidir. Bu teori, insanların her zaman kararın yararını temel almadıklarını, düşük olasılıkları abarttıklarını ve yüksek olasılıkları hafife aldıklarını göstermiştir.
Ancak Centaur, evrensel bir karar verme teorisi oluşturmaya çalışmak yerine, makine öğrenimini kullanarak devasa bir ampirik veri tabanına dayalı olarak davranışları tahmin etmektedir. Bu tamamen farklı bir yaklaşımdır.
Araştırmacılar, çok çeşitli durumlarda insanların kararlarını tahmin edebilen ve klasik psikolojik seçim teorilerini sıklıkla aşan Centaur yapay zeka sistemini geliştirdiler.
Centaur, 160 psikolojik deneyden elde edilen devasa bir veri seti kullanılarak özel olarak ayarlanmış büyük bir dil modeli temelinde oluşturulmuştur. Bu araştırmalarda 60.000 kişi, çeşitli görevlerde 10 milyondan fazla seçim yapmıştır.
Google DeepMind’ın AlphaGo gibi sadece go oynamayı bilen dar uzmanlık alanına sahip modellerden veya potansiyel kayıplar ve kazançlar arasında seçim yapmayı öngören perspektif teorisinden farklı olarak, Centaur kumar oyunlarından hafıza görevlerine kadar çeşitli görevlerde insan davranışını modelleyebilir.
Centaur insanların kararlarını tahmin ediyor
Testler sırasında sistem, eğitilmediği görevlerde bile insanların seçimlerini tahmin etme yeteneğini gösterdi. 32 test görevinden 31’inde Centaur, katılımcıların kararlarını tahmin etmede orijinal Llama modelini ve 14 diğer bilişsel ve istatistiksel modeli geride bıraktı.
a, Psych-101, 60.092 katılımcıyla yapılan 160 psikolojik deneyin test verilerini içerir. Katılımcılar toplamda 10.681.650 seçim yapmış ve 253.597.411 metin sözcüğü kullanmıştır. Bu test, çok kollu banditler, karar verme, hafıza, kontrollü öğrenme, Markov karar verme süreçleri ve diğer alanları içermektedir (verilen örnekler okunması kolay olması için stilize edilmiş ve kısaltılmıştır). b. Centaur, modern dil modeline düşük dereceli adaptörler ekleyerek ve Psych-101 verileriyle ince ayar yaparak elde edilen insan biliş modelinin temelidir.
Araştırmanın ortak yazarı Marcel Binz, sistemin potansiyelini şöyle anlatıyor: “Deney oturumlarını gerçek katılımcılarla yapmak yerine, çoğunlukla bilgisayar ortamında gerçekleştirebilirsiniz.”
Bu, geleneksel araştırmaların çok yavaş olduğu veya çocukları veya zihinsel bozukluğu olan kişileri araştırmaya dahil etmenin zor olduğu durumlarda özellikle yararlı olabilir.
Bilişsel sinirbilimci Russell Poldrak, “Bu, insan davranışında gerçekten belirli bir yapı olduğunu gösteriyor” diyor.
Araştırmacılar, eğitim verilerini dört katına çıkarmayı planlıyorlar. Centaur’u bilim camiasının dış denetimi için serbestçe erişilebilir hale getirdiler.
Derleyen: Feyza ÇETİNKOL
Kaynak: Centaur AI Modeli, İnsanların Kararını Tahmin Edebiliyor
Çin Sivrisinek Büyüklüğünde Bir Drone Geliştirdi! Mikroskobik Casus Nasıl Çalışıyor?