Представлен ИИ нового типа, еще лучше имитирующий живой мозг

Традиционные большие языковые модели (LLM) работают по принципу «черного ящика»: решая задачу, они сопоставляют ее с шаблонами из терабайтов накопленных данных, однако сам процесс выбора и оценки информации скрыт от пользователя. В Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL) сделали шаг к созданию прозрачного ИИ, разработав архитектуру MiCRo (Mixture of Cognitive Reasoners). Модель разделена на четыре специализированные зоны, имитирующие структуру человеческого мозга.

Чтобы уйти от монолитной структуры современных LLM, разработчики выделили четыре фундаментальные функции мозга, создав под них отдельные модули-«эксперты»: язык, логика, социальное мышление и знания.

Научная презентация новой архитектуры состоялась на Международной конференции по представлениям обучения (ICLR 2026) и вышла в препринте.

Если классическая нейросеть пропускает запрос через последовательные однородные слои, то в MiCRo каждый слой разделен между четымя «экспертами». Внутри системы отдельные слова одного и того же предложения направляются разным «специалистам».

Например, текстовая задача типа «Эмма хочет разделить счет в ресторане на троих, но знает, что ее друг Джейк потерял работу и слишком горд, чтобы просить о помощи». Для ее решения MiCRo задействует сразу несколько зон. Чистый расчет (деление счета) уходит модулю логики, а распознавание гордости и неловкости ситуации — эксперту по социальному мышлению.

Такое разделение труда позволяет «заглянуть в голову» ИИ и понять логику его решений. Более того, архитектура дает пользователю прямой контроль над вычислениями: можно вручную усилить влияние социального эксперта или подавить логический модуль. В обычных LLM для этого приходится часами подбирать текстовые промты, здесь же вмешательство происходит на уровне самой структуры модели.

Для обучения MiCRo инженеры сотрудничали с нейробиологами и скопировали методы исследования человеческого мозга.

Нейробиологи, например, фиксируют активность зон мозга людей при решении сложных математических уравнений. Команда из Лозанны загрузила в ИИ аналогичные тяжелые задачи, заставив модель самостоятельно распределить роли и определить, какой внутренний модуль за какую функцию отвечает.

Разработчики подчеркивают, что проект MiCRo запускает двусторонний процесс: знания о мозге улучшают искусственный интеллект, а модульный ИИ, в свою очередь, поможет нейробиологам точнее рассчитывать вовлечение разных зон человеческого мозга при обработке речи и текста.

Наделение ИИ ограничениями человеческой памяти улучшило усвоение им языка

В американских школах начали внедрять человекоподобных роботов

Как разные модели ИИ воспринимают мир, выяснили экспериментальным путем

Подписывайтесь и читайте «Науку» в MAX