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認知科学：ヒトの認知を予測し、捕捉するための基盤モデル
Nature 644, 8078 doi: 10.1038/s41586-025-09215-4
認知の統一理論を確立することは、心理学の重要な目標の1つである。そうした理論に向けた第一歩は、幅広い状況でヒトの行動を予測できる計算モデルを構築することである。本論文で我々は、自然言語で表現可能なあらゆる実験において、ヒトの行動を予測し、シミュレートできる計算モデルCentaurを紹介する。Centaurは、最先端の言語モデルをPsych-101という大規模データセットで微調整することにより得られた。Psych-101はこれまでにない規模を持ち、160の実験で6万人以上の参加者が行った1000万以上の選択の試行ごとのデータを網羅している。Centaurは、既存の認知モデルよりも訓練データに含まれていない参加者の行動を正確に捉えただけでなく、訓練で使われなかった課題設定や構造的な課題変更、全く新しい領域にも一般化した。さらに、このモデルの内部表現は、微調整後にヒトの神経活動とより一致するようになった。まとめると我々の結果は、幅広い領域にわたってヒトの行動を捉える計算モデルの発見が可能であることを実証している。このようなモデルは、認知理論の発展を導く上で極めて大きな可能性を持つと考えられ、我々はこれを実証する事例研究を提示する。
