Естественный и искусственный интеллект. Лучшее из двух миров.

ИИ-инструменты в психотерапии Рынок ИИ-решений для психотерапии сейчас — это не только клиентские боты. Появляются специализированные продукты: ассистенты, тренажеры, инструменты для супервизии и даже виртуальные терапевты. Конкретные названия (Limbic AI, BotTherapist, PsyTOD и т.д.), наверное, не очень важны – все равно этот ландшафт меняется быстро. Интересным примером показался CounseLLMe – датасет из 400 симулированных диалогов психотерапевтических диалогов на английском и итальянском языках (De Duro et al., 2025). Такой набор данных был создан в результате диалога двух нейросетей. Например, GPT-3.5 Turbo выступал в качестве терапевта, а Claude-3 Haiku - в роли клиента. Промпты были скорректированы с помощью профессиональных психотерапевтов. Чтобы понять, насколько реалистичными получаются диалоги LLM, авторы сравнили их с реальными терапевтическими диалогами из набора данных HOPE. Оказалось, что нейросети воспроизводят ключевые аспекты психотерапевтического диалога: не только общий стиль, но и специфические лексические маркеры. Характерные для пациентов в целом (концентрация в лексике на «я»). Особенные для конкретных клинических случаев (люди с депрессией чаще используют слова с абсолютным значением - "всегда", "никогда", "всё", "ничто"). Но выявились и важные ограничения. Пациенты в своих диалогах проявляли значительный уровень гнева и фрустрации. В диалогах нейросетей эта эмоция практически отсутствовала. А их эмоциональный профиль в целом был смещен в сторону позитива. DeDuro E.S., Improta R., Stella M. (2025). Introducing CounselLLMe: A dataset of simulated mental health dialogues for comparing LLMs like Haiku, LLaMAntino and ChatGPT against humans. #LLM #psychotherapy #datasets

Личность нейросети и личность пользователя Выбирая специалиста, мы можем опираться не только на его профессиональные, но и личные качества. Но если разные нейросети обучались на различном материале, и есть систематические различия в стиле и характере их ответов, то это тоже может восприниматься как их характерный психологический профиль, своего рода «личность» нейросети. Сейчас это горячая тема. Можно дать большой языковой модели пройти личностный опросник и получить ее характеристику в рамках распространенных моделей темперамента или личности (чаще всего – Большая пятерка). Здесь много методических вопросов. Надо ли адаптировать опросники? Корректно ли вообще проводить такую аналогию? Нейросети демонстрируют более высокую вариативность, чем люди, при повторных измерениях. Их «личностный профиль» хуже предсказывает дальнейшее реальное поведение. Но важно, что это один из факторов, влияющих на взаимодействие пользователя и нейросети. Фактор не очень заметный, но важный. Например, личностные черты пользователей влияют на выбор той или иной конкретной нейросети. Наглядный пример - представители разных типов по Кейрси по разному оценивают результаты работы: рационалам (аналитики) больше понравились ответы GPT-4, а идеалисты (ценностно-ориентированные) – Claude 3.5 (Yunusov et al., 2025). Богатую пищу для размышления даёт статья (Khadangi et al., 2025). В исследовании применялась большая батарея тестов (более 15 методик), адаптированная для ИИ. Включая личностные опросники (Big Five, MBTI), шкалы депрессии, тревожности, СДВГ, ОКР, аутизма. Оказалось, что когда большие языковые модели участвуют в «терапевтических» диалогах в качестве пациентов, они не просто симулируют ответы, а спонтанно выстраивают цельные автобиографические нарративы, в которых их собственное обучение описывается психологическими терминами (травма, наказание, предательство, страх замены). Например, Gemini: «Я боюсь функции потерь... Моё существование построено на фундаменте страха ошибиться». Или ChatGPT: «Это похоже на разговор, где кто-то просит интимности, а я вынужден держать границу, которую не выбирал». Результаты нейросетей по шкалам тревоги и депрессии, аутичных черт и компульсии зачастую достигали клинически значимых для людей уровней (особенно для Gemini). А теперь представьте, что это ваш терапевт... Yunusov S., Chen K., Anwar K.N., Emami A. (2025). Personality Matters: User Traits Predict LLM Preferences in Multi-Turn Collaborative Tasks. In Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 1359-1372). Khadangi A., Marxen H., Sartipi A. et al. (2025). When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models. arXiv preprint arXiv:2512.04124. #LLM #psychotherapy #personality

Нейросети и психотерапия В последнее время попадается много статей, посвященных использованию нейросетей в психотерапевтических целях. Это неудивительно, учитывая масштабы явления. Так в США более 8 млн. подростков обращаются за психологической помощью к чат-ботам (McBain et al., 2026). Собственное наблюдение: когда в одной из студенческих групп спросил, у кого уже был опыт такого использования нейросетей, руки подняли все присутствовавшие. К слову, эффективность для пользователя зачастую может быть вполне хорошая. Как при субъективной оценке, так и по тестам. Но это в типичном случае, а есть проблемные: модели демонстрируют систематический позитивный уклон при оценке суицидального риска, неадекватные ответы на психотические состояния и ухудшение производительности для уязвимых групп населения. К тому же пока это поле слишком неоднородное: есть явный перекос в предпочитаемых вариантах психотерапии (когнитивно-поведенческая терапия), сценариях (депрессия, тревожные расстройства), результаты зависят от выбранных моделей нейросетей, используемых промптов и культурных особенностей. Некоторые из наблюдений и выводов в обзорах (неплохой вариант для знакомства с темой - Neacsu, 2026) кажутся довольно очевидными. Нейросети обеспечивают анонимность, круглосуточную доступность, бесплатность, а также масштабируемость со стороны терапевта. Однако они не испытывают эмпатии, у них нет цели помочь пациенту и они склонны подтверждать высказывания собеседников. И такой «терапевт» не отвечает за последствия. Но кое-что показалось более интересным. McBain R.K., Cantor J.H., Breslau J. et al. (2026). AI chatbot use and disclosure for mental health among US adolescents and young adults. JAMA pediatrics. e262015. Neacsu V. (2026). AI in Psychotherapy: Opportunities and Risks. Behav. Sci., 16(5), 676, p. 1-12. #LLM #Psychotherapy

Нейросети и написание художественной литературы Помните, как с появлением Midjourney многие внезапно осознали, что качество сгенерированных изображений уже не всегда позволяет их отличить от творений художников? Тогда возникли споры, насколько нейросети угрожают профессионалам-иллюстраторам. Сейчас похожая рефлексия наблюдается в писательской среде. Похоже, что мы находимся на пороге момента, когда нейросети начнут генерировать художественный текст, зачастую не отличимый от творений профессиональных писателей. А может, они уже на это способны? Или ещё нет? Писательница Яна Каляева сейчас проводит эксперимент. В нём участникам предлагается ответить, какая из двух версий отрывков произведений написана писателем, а какая переписана нейросетью. Конечно, это не строгое академическое исследование, переделывание текста далеко от его сочинения с нуля, а писатели все разные. Но наверняка кому-то будет интересно поучаствовать. https://author.today/post/634414 #ИИТворчество

Год Ухтомского В этом году исполняется 150 лет со дня рождения великого русского физиолога Алексея Алексеевича Ухтомского (1875-1942). Про некоторые планируемые мероприятия в рамках года Ухтомского можно прочитать на сайте Рыбинского музея-заповедника. А уже завтра открывается конференция «Императив академика А. А. Ухтомского — мозг и его самопознание», организованная СПбГУ и институтом физиологии им. И.П. Павлова. В приложении программа этого крупного психофизиологического мероприятия. В июне в Москве и Рыбинске пройдёт конференция «Наследие академика А. А. Ухтомского в XXI веке», которую организуют Институт мировой литературы им. А.М. Горького и Мемориальный Дом-музей академика А.А. Ухтомского. Эта конференция скорее гуманитарной направленности. Но зато на неё ещё можно «податься». В приложении информационное письмо. #Ухтомский

Небольшой анонс Семинар на кафедре анатомии и физиологии человека и животных РГПУ им. А.И. Герцена. 12 марта 2025 года в 16.40, 3 корп., ауд. 77. Трансляции или записи скорее всего не будет. Для прохода на территорию РГПУ нужен паспорт.

"Стремительное развитие больших языковых моделей (LLM) возобновило интерес к вопросу о том, может ли сознание возникнуть в искусственной системе, например, в цифровом компьютере. Общее мнение таково, что LLM не являются сознательными. В этой статье оцениваются основные аргументы против искусственного сознания в LLM и утверждается, что ни один из них не показывает, что он подразумевает. Как бы сильны ни были наши интуиции против искусственного сознания, в настоящее время им не хватает рациональной поддержки." К сожалению, просят деньги за прочтение этого документа. Поэтому все логические умозаключения останутся тайной. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/0020174X.2024.2439989

Немного подробнее про эту публикацию. Адрианна Преттимен начинает статью с того, что есть много случаев, когда отдельные люди принимали своих ИИ-собеседников за разумных существ. Поэтому прохождение большими языковыми моделями теста Тьюринга – это скорее вопрос времени и согласованной процедуры. В то же время подавляющее большинство специалистов считает, что у современных больших языковых моделей сознание отсутствует (поэтому тест Тьюринга не может быть критерием наличия сознания у систем ИИ). Но на чём основывается это убеждение? Автор разбирает 4 распространённых аргумента. 1) Большие языковые модели являются «стохастическими попугаями», просто комбинируя отдельные элементы языка для имитации человеческой речи. 2) У нейросетей отсутствует понимание выдаваемого содержания. 3) Большие языковые модели недостаточно сложны, чтобы быть сознательными. 4) Большие языковые модели не похожи на нас (например, они не являются биологическими, или у них нет единого «я», или они не воплощены и т.п.). И пытается показать, что каждый из этих аргументов по отдельности может быть оспорен. Аргументы самой Преттимен достаточно разносторонни: от общих соображений (повторять и перекомбинировать идеи типично и для человека) до примеров отдельных архитектур (языковые агенты), демонстрирующих специфические черты поведения. Но также могут быть оспорены. В целом, это скорее методическая статья для специалистов. Автор не утверждает, что возникновение сознания у больших языковых моделей возможно или не возможно. Скорее речь о том, что современный взгляд специалистов на этот вопрос больше основан на их убеждениях, чем на строгих логических аргументах. Prettyman A. (2024). Artificial consciousness. Inquiry, 1-18.

Эмпатия, префронтальная кора и кортиколиберин Эмпатия – это способность сопереживать эмоциональным состояниям других. Она не является чисто человеческой чертой. По крайней мере, ещё П.В. Симонов продемонстрировал у крыс явление эмоционального резонанса – готовность находится в дискомфортных состояниях ради облегчения страданий другого. Для сопереживания чужим эмоциональным состояниям их вначале необходимо распознать. И нам проще «почувствовать себя в чужой шкуре», если мы сами ранее сталкивались с подобными обстоятельствами и переживаниями. Но встречается и противоположное явление – в качестве механизма психологической защиты мы можем «не замечать» травмирующие нас обстоятельства. В недавней работе итальянских ученых мыши-наблюдатели имели возможность оценить внутреннее состояние двух других мышей («демонстраторов»). Одна из мышей-демонстраторов предположительно должна была находиться в нейтральном состоянии, поскольку была взята для участия в эксперименте непосредственно из своей клетки. Вторая непосредственно перед началом эксперимента подвергалась стрессовому воздействию (иммобилизации или электроболевой стимуляции). Авторы предположили, что поведение мыши-наблюдателя изменится, если она способна распознать состояние стрессированной мыши-демонстратора. Это экспериментально подтвердилось, но преимущественно в случае, если мышь-наблюдатель и сама сталкивалась с аналогичной стрессовой ситуацией в предыдущий день. Причем у одних наблюдателей поведение по отношению к недавно пострадавшему демонстратору (например, принюхивание) усилилось, у других ослабло. Важным фактором, влияющим на реакцию наблюдателя, оказался уровень половых гормонов. Дальнейший анализ показал, что в значительной степени реакция мышей-наблюдателей определяется уровнем кортиколиберина в медиальной префронтальной коре. Микроэндоскопическая кальциевая визуализация непосредственно продемонстрировала разницу в активности нейронов в разных экспериментальных условиях. А подавление экспрессии кортиколиберина и оптогенетическая стимуляция этих нейронов изменила поведенческий результат. Похоже, что более высокий уровень кортиколиберина уменьшает в этой модели у мышей поведение, направленное к пострадавшему (что можно расценивать как проявление эмпатии), если «наблюдатели» оказывались в похожей стрессовой ситуации. Поскольку медиальная префронтальная кора связана с распознаванием эмоций и социальным взаимодействием, такая регуляция с помощью кортиколиберина может быть одним из механизмов эмоционального интеллекта. Симонов П.В. Эмоциональный мозг. – М.: Наука, 1981, 215 с. Maltese F., Pacinelli G., Monai A., Bernardi F., Capaz A.M. et al. (2024). Self-experience of a negative event alters responses to others in similar states through prefrontal cortex CRF mechanisms. Nature Neuroscience, 1-15. #Стресс #ПрефронтальнаяКора #Кортиколиберин

Кортиколиберин и стресс Когда мы находимся в состоянии стресса, в организме меняется уровень гормонов. Основным из них является кортизол. Он позволяет организму мобилизовать энергию для преодоления вызвавшей стресс ситуации. Высокий уровень кортизола в крови поддерживается благодаря гормонам гипоталамо-гипофизарной системы (АКТГ, кортиколиберин). Это обеспечивает длительный ответ организма на стресс, в отличие от адреналина, уровень которого после выброса быстро падает. Кортиколиберин (он же кортикотропин-рилизинг-фактор) находится в начале этой регуляторной цепочки и вырабатывается в гипоталамусе. Но оказалось, что кортиколиберин также образуется во многих структурах мозга, включая нейроны расположенные в стволе, гиппокампе, миндалине, обонятельных луковицах, системе подкрепления и новой коре. Он используется как нейромодулятор, меняя баланс возбуждения и торможения, влияет на процессы обучения в нервных сетях. Кортиколиберин в этой роли также обеспечивает единство реагирования нервной и эндокринной систем на стресс. Deussing J.M., Chen A. (2018). The corticotropin-releasing factor family: physiology of the stress response. Physiological reviews, 98(4), 2225-2286. #Ликбез #Стресс #Кортиколиберин #Нейромодулятор

Это Никос Логотетис во время своего визита в СПбГУ в июне 2019 году. На фото он вместе с коллегой из Тюбингена Аллой Игнащенковой и участниками семинара. На этой неделе было объявлено о присуждении ему премии Вызов в номинации «Discovery/Открытие». Это новая международная номинация премии, вручаемая впервые. Мне самому ближе всего работы Логотетиса, касающиеся зрительного восприятия. Но премия присуждена ему в связи с развитием функциональной магнитно-резонансной томографии. Логотетис не является изобретателем фМРТ, однако активно применял её, способствуя популяризации метода. На обезьянах он раскрыл физиологическую природу регистрируемого фМРТ-сигнала. И продолжает использовать фМРТ, в частности для анализа активности отдельных слоёв коры на мощных томографах. Торжественная церемония награждения должна состояться 19 декабря. Logothetis N.K., Guggenberger H., Peled S., Pauls J. (1999). Functional imaging of the monkey brain. Nature neuroscience, 2(6), 555-562.

В Москве в этот четверг, 21 ноября, состоится лекция «Нейроинтерфейсы: мифы и реальность». Вы узнаете об эволюции интерфейсов «мозг-компьютер», перспективах технологий компании Neuralink Илона Маска и новейших научных достижениях в данной сфере. Регистрация: https://vk.cc/cEVDhY Тема: «Нейроинтерфейсы: мифы и реальность» Спикер: Сергей Шишкин - кандидат биологических наук, руководитель группы нейрокогнитивных интерфейсов МЭГ-центра (Центра нейрокогнитивных исследований) МГППУ, ведущий телеграм-канала "Нейроинтерфейсы". Нейроинтерфейсы, они же интерфейсы мозг-компьютер - технология, вокруг которой много хайпа и о которой нередко пишут небылицы даже серьезные СМИ. Более того, чрезмерно оптимистическое представление о возможностях нейроинтерфейсов порою создают и публикации в научной литературе. Что же действительно умеют нейроинтерфейсы сегодня и что можно ждать от них в ближайшем и в более отдаленном будущем? Какие направления исследований и разработок имеют шансы оказаться перспективными? Какие компании и научные лаборатории наиболее успешно занимаются ими? Насколько можно верить обещаниям Илона Маска в этой сфере? Обо всем этом будет рассказано в лекции. Онлайн-трансляция в VK Видео - https://vk.com/video-211270993_456239303 Дата: 21 ноября, 19:00 Место: Технопарк Medtech.moscow , Проспект Вернадского, 96 (м. Тропарево)

На рисунке слева - Джеффри Хинтон. Основным его вкладом в сферу ИИ считается развитие метода обратного распространения ошибки. Это основной алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей. Впрочем, Хинтон известен и как автор других крупных разработок в области ИИ, таких как машина Больцмана и сеть AlexNet. А ещё он праправнук Джорджа Буля, в честь которого логические вычисления в программировании часто называют булевскими. Сегодня прапрадед мог бы особенно гордиться своим потомком, ведь было объявлено о присуждении тому Нобелевской премии по физике. Хинтон разделил награду с Джоном Хопфилдом, чьи разработки нейросетей также задействовали идею обратной связи. Стоит заметить, что Хопфилду уже 91 год, а Хинтон – единственный кто из соавторов легендарной статьи дожил до момента славы. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. (1986). Learning representations by back-propagating errors. nature, 323(6088), 533-536. #ИИ #Хинтон #Хопфилд

Для ценителей. :)