提供された論文では、人間の認知を予測し、捉えるための基盤モデルであるCentaurが紹介されています。このモデルは、大規模言語モデルを微調整することによって開発され、Psych-101と呼ばれる広範な行動データセットで学習されました。Centaurは、未知の参加者の行動を既存の認知モデルよりも正確に予測するだけでなく、新しい物語、タスク構造、さらには完全に新しい領域にも一般化することが示されています。さらに、Centaurの内部表現が人間の神経活動とより一致することが示されており、人間の意思決定プロセスを解明するための新たな道筋を提供しています。この研究は、多様な領域で人間の行動を捕捉できる計算モデルの可能性を強調し、認知理論の発展と科学的発見を導く上でのその潜在的な応用を示唆しています。

Nature. 2025 Jul 2. doi: 10.1038/s41586-025-09215-4. Online ahead of print.

A foundation model to predict and capture human cognition

M Binz et al

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40604288/