I ricercatori ricorrono sempre più spesso a strumentazioni AI per indagare su ciò che ancora non si sa della mente umana. Si appoggiamo a LLM e reti neurali per simulare e prevedere il comportamento umano.
“Centaur”, ad esempio, è un modello che, secondo i ricercatori, potrebbe non solo semplificare la progettazione degli esperimenti, ma anche offrire nuove ipotesi sul funzionamento della mente. Si tratta di una versione del modello Llama 3.1 di Meta ottimizzata con i dati di 160 esperimenti di psicologia. A differenza dei modelli psicologici tradizionali, basati su equazioni matematiche, Centaur mostra una capacità predittiva nettamente superiore nelle risposte cognitive.
Tuttavia, non mancano le critiche. Infatti, un’alta accuratezza predittiva non implica una reale comprensione dei processi mentali. Con miliardi di parametri, Centaur potrebbe imitare il comportamento umano senza rifletterne i meccanismi cognitivi. Alcuni lo paragonano a una calcolatrice, capace di fornire il risultato corretto senza spiegare il ragionamento umano. Estrarre informazioni significative da modelli così complessi resta ancora una sfida aperta.
Un approccio alternativo, invece, si concentra su reti neurali estremamente ridotte (alcune composte da un solo neurone) per prevedere il comportamento di animali e persone. Sebbene limitate a compiti specifici, queste reti sono completamente interpretabili e generano ipotesi verificabili.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (20/02/2025).
