Эмоциональный отклик: как машины понимают наши чувства?

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, насколько хорошо языковые модели способны ассоциировать слова с эмоциями, и где они уступают человеческому разуму.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Сравнение ассоциативных связей, генерируемых большими языковыми моделями и людьми, на примере словенского языка, выявляет различия в креативности и усилении эмоциональной окраски.

Несмотря на кажущуюся простоту процесса ассоциативного мышления, механизмы, лежащие в основе спонтанных связей между словами, остаются сложными для моделирования. В статье ‘The truth is no diaper: Human and AI-generated associations to emotional words’ исследуется способность больших языковых моделей (LLM) генерировать ассоциации, сопоставимые с человеческими реакциями на эмоционально окрашенные слова. Полученные результаты указывают на умеренное совпадение между человеческими и машинным ассоциациями, при этом LLM склонны усиливать эмоциональную нагрузку стимула и демонстрировать меньшую креативность. Способны ли LLM приблизиться к сложности и гибкости человеческого ассоциативного мышления, и какие ограничения при этом необходимо учитывать?

Ассоциативные Сети Человеческого Познания: Основа Смысла

Человеческое познание базируется на ассоциативных сетях, где слова вызывают быстрые и многогранные реакции. Этот механизм лежит в основе формирования понятий, принятия решений и эмоциональных ответов. Активация понятия запускает каскад связанных концепций, определяя скорость мыслительных процессов.

Понимание этих ассоциативных стилей критически важно для создания интеллектуальных систем. Методы, такие как свободные ассоциации, позволяют исследовать структуру этих сетей, выявляя закономерности. Анализ ответов демонстрирует, что ассоциации не произвольны, а отражают глубинные когнитивные механизмы.

Эти ассоциации подчиняются лингвистическим принципам, включая принцип минимального контраста и механизмы удаления/добавления признаков. Каждое упрощение в сети имеет свою цену, а каждое усложнение – свои риски.

Языковые Модели как Ассоциативные Двигатели: Вычислительный Подход

Языковые модели большого размера (LLM) – перспективное направление для моделирования человеческих ассоциаций, позволяющее генерировать ответы, аналогичные задаче свободных ассоциаций.

Для исследования вычислительных ассоциаций используются модели, такие как Llama-3.7, GaMS-9B и Claude 3.7 Sonnet. Эти модели способны генерировать парадигматические и синтагматические ассоциации, отражая разнообразие связей в человеческом познании.

Парадигматические ассоциации отражают сходство или замену понятий, а синтагматические – последовательность и сочетаемость слов в контексте. Возможность моделирования обоих типов позволяет лучше понять механизмы, лежащие в основе человеческого мышления и творчества.

Оценка Ассоциаций LLM: Измерение Человекоподобных Ответов

Для оценки качества ассоциаций, генерируемых LLM, обращаются к человеческим нормам, таким как SWOW-SL – словенская ветвь проекта ‘Small World of Words’. Этот подход позволяет сопоставить выходные данные LLM с коллективным опытом.

Для количественной оценки эмоциональной окраски ассоциаций используется анализ тональности, основанный на ресурсах, таких как SloEmoLex 1.0, с использованием оценки валентности. Степень перекрытия между ответами LLM и человеческими нормами, определяемая посредством SWOW-SL, служит ключевым показателем.

Перекрытие ассоциаций между людьми в рамках SWOW-SL составляет менее 40%, что используется в качестве ориентира для оценки производительности LLM.

Креативность и Расхождение: За пределами Мимикрии в Ассоциациях LLM

Соответствие человеческим нормам важно, однако истинный интеллект требует способности к креативным ответам – новым и неожиданным ассоциациям. Исследования направлены на изучение возможностей LLM в генерации подобных ответов, при сохранении осмысленности относительно норм SWOW-SL.

Проведенное исследование продемонстрировало, что Claude 3.7 Sonnet достиг наибольшего совпадения с человеческими нормами. Вместе с тем, LLM генерируют почти в три раза меньше уникальных ответов по сравнению с людьми, что указывает на более низкое разнообразие.

Таким образом, хотя LLM способны имитировать человеческие ассоциации, их ограниченная способность к генерации новых идей подчеркивает, что подлинный интеллект заключается не только в повторении известного, но и в создании нового – система, лишенная способности к неожиданному, рано или поздно опирается на костыли.

Исследование ассоциативных связей между человеком и искусственным интеллектом, представленное в данной работе, подчеркивает важность целостного подхода к проектированию систем обработки естественного языка. Установлено, что модели, хотя и способны воспроизводить человеческие ассоциации, демонстрируют меньшее разнообразие и склонность к усилению эмоциональной окраски стимулов. Как отмечал Роберт Таржан: «Структура определяет поведение». Эта фраза отражает суть исследования: ограниченность структуры модели неизбежно влияет на ее способность генерировать по-настоящему креативные и нюансированные ассоциации, что особенно заметно при работе с эмоционально окрашенными словами. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Что дальше?

Исследование показывает, что большие языковые модели способны воспроизводить ассоциативные связи, схожие с человеческими, однако эта схожесть, как отражение в кривом зеркале, не предполагает истинного понимания. Наблюдаемая тенденция к усилению эмоциональной окраски стимулов – не признак эмпатии, а закономерный результат алгоритмической оптимизации, где предсказуемость важнее нюансов. Каждая новая зависимость от подобных систем – это скрытая цена свободы интерпретации, сужение семантического пространства.

Важно осознать, что оценка «креативности» искусственного интеллекта – задача, изначально обреченная на субъективность. Попытки количественно измерить творчество неизбежно приводят к упрощению сложной структуры человеческого мышления. Дальнейшие исследования должны быть направлены не на имитацию, а на понимание принципиальных различий между ассоциативным поиском и истинным концептуальным смещением.

Перспективным направлением представляется изучение взаимодействия между языковыми моделями и когнитивными искажениями, свойственными человеческому восприятию. Вместо создания «более креативных» алгоритмов, необходимо сосредоточиться на разработке инструментов, позволяющих критически оценивать и деконструировать их выходные данные. Структура определяет поведение, и лишь понимание этой структуры позволит избежать упрощенного взгляда на сложный мир семантических связей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04077.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 18:52