Yangi maqola zamonaviy sun'iy intellekt tizimlarining notekis, "tishli" qobiliyatlari mualliflar "kognitiv qorong'u materiya" (KQM) deb ataydigan yetishmayotgan o'qitish signalidan kelib chiqishini ta'kidlaydi — bu miya funksiyalari xulq-atvorni shakllantiradi, ammo faqat xulq-atvorni kuzatish orqali deyarli ko'rinmas.
Tadqiqot
2026-yil 3-martda arXiv'da chop etilgan (2026-yil 31-iyulda qayta ko'rilgan) maqola mualliflari Patrik J. Mineault, Tomas L. Griffits va Shon Eskola. Griffits Prinston universitetining psixologiya va kompyuter fanlari professori hamda hisoblash kognitiv fanidagi yetakchi tadqiqotchi; Mineault va Eskola nevrologiya va mashinaviy o'rganish kesishmasida ishlaydi.
Mualliflar kognitiv qorong'u materiyani xulq-atvorni mazmunli shakllantiruvchi, ammo faqat xulq-atvordan xulosa qilish qiyin bo'lgan miya funksiyalari deb ta'riflaydilar. Ular oltita asosiy KQM sohasini ajratib ko'rsatadilar:
- Metakognitsiya (o'z fikrlashingiz haqida o'ylash)
- Kognitiv moslashuvchanlik (yangi qoidalar yoki kontekstlarga moslashish)
- Umr bo'yi o'rganish (vaqt o'tishi bilan bilim to'plash)
- Abduktiv fikrlash (to'liq bo'lmagan ma'lumotlardan eng yaxshi tushuntirishni chiqarish)
- Ijtimoiy va umumiy ma'noga asoslangan fikrlash
- Emotsional intellekt
Jamoa bu KQM bilan yuklangan funksiyalar hozirgi AI benchmarklarida asosan o'lchanmasligini va ularni singdirish uchun zarur bo'lgan keng ko'lamli nevrologik o'qitish ma'lumotlar to'plamlari hali mavjud emasligini ko'rsatuvchi dalillarni taqdim etadi. Ular modelni o'qitish uchun KQMni yuzaga chiqarishga mo'ljallangan uchta bir-birini to'ldiruvchi ma'lumot turiga asoslangan tadqiqot dasturini belgilaydilar: (i) keng ko'lamli kognitiv modellardan olingan yashirin o'zgaruvchilar, (ii) ko'z harakatini kuzatish va ovoz chiqarib o'ylash protokollari kabi jarayonni kuzatish ma'lumotlari va (iii) juftlashtirilgan neyro-xulq-atvor ma'lumotlari.
"Bu ma'lumotlar AI'ni faqat xulq-atvor natijasiga emas, balki kognitiv jarayonga o'qitish imkonini beradi va umumiyroq, kamroq tishli intellektga ega modellarni yaratadi", deb yozadilar mualliflar.
Nima uchun bu muhim
AI benchmarklarini to'liq bo'lmagan qiladigan ko'r nuqtalar, ehtimol, inson intellektini qanday o'lchashimizga ham tegishli. Standart IQ testlari va aksariyat kognitiv baholashlar natijalarga — to'g'ri javoblar, reaksiya vaqtlari, ballarga — e'tibor qaratadi, ular ortidagi jarayonlarga emas. Agar metakognitsiya va kognitiv moslashuvchanlik kabi KQM funksiyalari ushbu maqola taklif qilganidek muhim bo'lsa, ularni tushunish va o'qitish o'z o'rganishingiz, qaror qabul qilishingiz va moslashuvchanligingizni yaxshilashning kaliti bo'lishi mumkin. Tadqiqotchilar "ikki tomonlama foyda"ni ta'kidlaydilar: AI'ni yaxshilay oladigan bir xil ma'lumotlar inson intellektini tushunishimizni ham rivojlantiradi.
Siz nima qila olasiz
- Metakognitsiyani mashq qiling: vazifadan so'ng o'zingizdan qanday strategiya qo'llaganingizni va keyingi safar nima o'zgartirishingizni so'rang.
- Bir seansda turli xil boshqotirmalar yoki vazifalar o'rtasida almashib, kognitiv moslashuvchanlikni o'rgating.
- Ovoz chiqarib fikrlash orqali muammo yechish bilan shug'ullaning — fikrlashingizni ovoz chiqarib aytish yashirin fikr naqshlarini yuzaga chiqarishi mumkin.
- O'zingizni ijtimoiy va emotsional fikrlash vazifalari, masalan, nuqtai nazarni qabul qilish mashqlari bilan sinab ko'ring.
Manba: arXiv q-bio.NC
O'z miyangiz haqida qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testimizni topshiring yoki 306 ta miya mashqi darajasini sinab ko'ring.