Новое исследование показывает, что большие языковые модели (LLM), такие как те, что лежат в основе чат-ботов, согласуются с активностью человеческого мозга во время творческого мышления — и чем больше и более ориентирована на творчество модель, тем ближе совпадение.
Исследование
В исследовании, опубликованном на arXiv (апрель 2026 г.), исследователи под руководством Мете Исмайылзады из EPFL в сотрудничестве с командами из Университета Тренто, Пенсильванского университета и других использовали данные фМРТ 170 участников, выполнявших задачу альтернативного использования (AUT) — классический тест на дивергентное мышление, в котором люди перечисляют необычные способы использования повседневных предметов. Затем они извлекли представления из различных LLM (от 270 млн до 72 млрд параметров) и сравнили их внутренние паттерны с активностью человеческого мозга с помощью анализа репрезентативного сходства (RSA).
Они обнаружили, что согласованность между мозгом и LLM увеличивается с размером модели, особенно в сети пассивного режима (DMN), связанной с творческим мышлением. Также было обнаружено, что согласованность была выше, когда идеи оценивались как более оригинальные — этот эффект был наиболее выражен в начале творческого процесса. Примечательно, что пост-обучение имело значение: оптимизированная для творчества Llama-3.1-8B-Instruct сохраняла высокую согласованность с ответами мозга, связанными с высоким творчеством, но не имела положительной согласованности с ответами низкого творчества, как другие варианты, в то время как вариант, обученный на рассуждениях, демонстрировал противоположный паттерн — отрицательную согласованность с высокой творческой активностью мозга.
Исследование было принято на COLM 2026 и доступно как arXiv:2604.03480.
Почему это важно
Это исследование предполагает, что LLM могут служить вычислительными моделями творческого познания человека, предлагая понимание того, как творческие идеи возникают в мозге. Для вас это означает, что те же нейронные сети, которые поддерживают гибкость и оригинальность, воспроизводятся в ИИ, и понимание этого может помочь вам оценить нейронную основу вашего собственного творчества. Более того, поскольку более крупные модели лучше согласуются с активностью мозга, это указывает на то, что масштаб и цели обучения формируют то, как ИИ имитирует человеческое мышление — и, возможно, как вы можете оптимизировать свое собственное мышление.
Понимая, что согласованность мозга варьируется в зависимости от задачи и времени, исследователи могут разрабатывать лучших ИИ-ассистентов для творческой работы и улучшать методы когнитивного тренинга для развития вашего дивергентного мышления.
Что вы можете сделать
Чтобы улучшить творческое мышление, занимайтесь практиками, стимулирующими сеть пассивного режима: придумывайте необычные применения обычным предметам, делайте перерывы, чтобы дать mind wander, и практикуйте решение открытых задач. Эти занятия не только укрепляют вашу креативность, но и согласуют активность вашего мозга с паттернами, наблюдаемыми у высокопроизводительных ИИ-моделей.
Источник: arXiv q-bio.NC
Интересует ваш мозг? Пройдите наш бесплатный адаптивный IQ-тест или попробуйте 306 уровней тренировки мозга.
