Л. 10. нейросети и ИИ

1. Нейросети в психологии

Искусственный интеллект как зеркало человеческого ума

2. Почему нейросети важны для психологов?

• Нейросети — это математические модели, вдохновленные
работой мозга.
• В когнитивной психологии: помогают моделировать память,
внимание, мышление (как в исследованиях познавательных
процессов).
• Связь с ИИ: Развитие представлений о соотношении
человеческого и искусственного интеллекта (гибридный
интеллект — человек + машина).

3. Что такое нейросеть?

• Нейросеть (искусственная нейронная сеть, ANN) — это система из связанных
"узлов" (нейронов), которая учится на данных, имитируя обучение мозга
• Структура: Входной слой (сенсорные данные, как в внимании), скрытые слои
(обработка, как мышление), выходной слой (решение, как память)

4. Почему "нейро"?

Почему "нейро"?
• Название от "нейрон" — базовой клетки мозга, передающей
сигналы через синапсы.
• Приставка "нейро" претендует на биологическую
правдоподобность: моделирует нейронные процессы
(активацию, обучение через синаптическую пластичность).

5. Тенденции развития: От простых моделей к супер-ИИ

Тенденция
Описание
Связь с психологией
Углубление (глубокие
сети)
Больше слоев (от 3 до
100+), лучше
моделируют
сложные процессы.
Имитирует иерархию
мозга: от сенсоров к
абстрактному
мышлению (модели
внимания)
Масштабирование
Больше данных и
вычислений (GPTмодели).
Аналогично: Больше
опыта = лучше
память/обучение, как в
теориях Пиаже.
Мультимодальность
Обработка текста +
изображений + звука.
Моделирует
мультисенсорное
внимание
(исследования
познавательных
процессов).
Объяснимость
"Черный ящик" →
прозрачные модели.
Помогает психологам
анализировать
"мышление" ИИ, как в
гибридном интеллекте.

6. Возможности нейросетей: Что они умеют?

• Распознавание паттернов: Обнаруживать лица/эмоции (как модели эмоций в психологии).
• Генерация контента: Создавать текст/изображения (симуляция творческого мышления).
• Прогнозирование: Предсказывать поведение (модели памяти: что вспомним дальше?).
• Обучение на данных: Адаптироваться, как человек через опыт (внимание: фокус на
релевантном).
• Применение в психологии: Диагностика (анализ речи на депрессию), терапия (чат-боты для
когнитивно-бихевиоральной терапии)

7. Современные нейросети: Типы и различия

Конволюционные (CNN) Рекуррентные
(RNN/LSTM)
Трансформеры
(GPT/BERT)
Генеративносостязательные (GAN)
Для
изображений/видео,
фокус на локальных
паттернах.
Для
последовательностей
(текст/время), "память"
о прошлом.
Для языка,
параллельная
обработка, контекст.
Создают новые данные,
"обманывают" другую
сеть.
Распознавание эмоций
по лицу.
Анализ речи в терапии.
Генерация диалогов.
Симуляция сценариев
поведения.
Моделирует зрительное
внимание (Treisman).
Модели памяти:
рабочая память
(Baddeley).
Симуляция мышления:
семантическая сеть
(Collins-Quillian).
Моделирование гипотез
в когнитивных
экспериментах.

8. Ограничения: Чего НЕ может нейросеть?

• Понимание контекста: Не "понимает" как человек — только
статистические корреляции (нет истинного сознания,
индивидуального творческого ассоциирования).
• Этика и эмпатия: Не чувствует эмоции, не может генерировать
предвзятость и субъективность (проблема в киберпсихологии).
• Обобщение: Плохо справляется с новыми ситуациями без данных
(в отличие от человеческого мышления).
• Энергия/ресурсы: Требует огромных вычислений, не как
энергоэффективный мозг.

9. Нейросети как инструмент психолога

• Моделирование: Симуляция внимания/памяти для тестов
гипотез.
• Киберпсихология: Влияние ИИ на поведение (зависимость от чатботов).
• Гибридный интеллект: Человек + нейросеть = лучшие решения
(пример: ИИ в диагностике СДВГ).
• Исследования: Анализ нейронных процессов мозга через
сравнение с нейросетями (ANN).

10. Итоги

• Нейросети моделируют психические процессы, вдохновляясь
процессами мозга.
• Тенденции: К более глубоким, мультимодальным системам.
• Возможности: Распознавание, генерация; Ограничения: Нет
истинного понимания.
• Для психологов: Инструмент для исследований и гибридного
интеллекта.