Un système d'intelligence artificielle peut désormais proposer et tester de manière autonome des théories psychologiques, bouclant la boucle de l'élaboration de théories en sciences cognitives. Le système, appelé le Scientifique Cognitif Automatisé (AutoCog), utilise de grands modèles de langage pour générer des modèles exécutables concurrents de la prise de décision, concevoir des expériences qui les distinguent, collecter des données auprès de participants humains et synthétiser des théories améliorées.
La recherche
Développé par des chercheurs de l'Université de Princeton et de l'Institut Max Planck pour la cybernétique biologique, AutoCog a été testé dans le domaine de la prise de décision multi-indices. L'IA a commencé avec des théories établies (par exemple, poids égal, prendre le meilleur) puis a exécuté de manière autonome des cycles de génération de théories, de conception d'expériences, de collecte de données (auprès de participants en ligne) et de révision de théories. Lorsqu'il a été alimenté avec des données simulées, AutoCog a retrouvé des stratégies de décision connues, y compris des stratégies non conventionnelles, montrant que ses découvertes sont guidées par les données. Dans deux expériences avec des participants humains (total N = 340), AutoCog a produit des théories qui ont surpassé les théories de départ et se sont généralisées à des contextes expérimentaux non vus. Il a également découvert une nouvelle théorie : que les choix montrent une sensibilité décroissante aux valeurs des caractéristiques. Cette prédiction a été confirmée dans une étude pré-enregistrée avec 150 nouveaux participants.
Pourquoi c'est important
Cette avancée pourrait accélérer les sciences cognitives en automatisant le processus lent et manuel de construction de théories. Au lieu que les chercheurs passent des années à affiner des modèles, AutoCog peut itérer rapidement sur de nombreuses hypothèses. Pour le public, cela signifie des progrès plus rapides dans la compréhension de la façon dont nous prenons des décisions, avec des applications potentielles dans l'éducation, l'alignement de l'IA et l'entraînement cérébral personnalisé. Le succès du système démontre également que l'IA peut contribuer de manière créative à la découverte scientifique, et non seulement à traiter des chiffres.
Ce que vous pouvez faire
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Source : arXiv q-bio.NC
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