Современные нейросети демонстрируют эмоциональную восприимчивость при решении сложных задач
Масштабное научное исследование раскрыло интересные особенности влияния эмоциональных состояний на процесс принятия решений крупными языковыми моделями (LLM). Ученые провели комплексный анализ воздействия различных эмоций — от гнева до радости — на логику искусственного интеллекта при решении стратегических задач и этических дилемм.
Важным аспектом исследования стало изучение механизма переноса человеческих эмоциональных паттернов в работу искусственного интеллекта. Современные языковые модели, обучаясь на материалах, созданных людьми, неизбежно перенимают определенные поведенческие особенности, включая эмоциональную составляющую. Это привело к необходимости детального анализа влияния такой "унаследованной" эмоциональности на способность систем принимать стратегические решения.
В ходе эксперимента более десяти различных моделей прошли тестирование в разнообразных сценариях: от многопользовательских игр до решения этических задач и выявления стереотипных суждений. Результаты показали значительную вариативность в реакциях моделей разного масштаба и уровня настройки на эмоциональные стимулы.
Особенно интересные результаты получены при анализе кооперативного поведения систем. Выяснилось, что позитивный эмоциональный фон способствует более эффективному сотрудничеству, тогда как негативные эмоции могут существенно снижать кооперативные способности. При этом системы, находящиеся в состоянии "грусти", демонстрируют повышенную склонность к альтруистическому поведению, а реакции моделей в состоянии "страха" остаются малопредсказуемыми.
Данное исследование открывает новые перспективы в понимании механизмов взаимодействия многоагентных систем искусственного интеллекта. Полученные результаты могут быть использованы для создания более совершенных AI-систем с настраиваемыми эмоциональными параметрами, оптимизированными под конкретные задачи и области применения.
Источник:www.gazeta.ru
