Учёные нашли в Vision-Language моделях аналог системы вознаграждения мозга
Новое исследование, опубликованное на arXiv, показывает, что современные Vision-Language модели (VLM) обладают механизмами вознаграждения, напоминающими человеческую дофаминовую систему. Учёные применили клинические тесты для оценки ангедонии — потери способности испытывать удовольствие — и выявили в нейросетях аналоги структур мозга, связанных с мотивацией.
В основе работы лежит концепция Nucleus Accumbens (NAc) — области мозга, играющей ключевую роль в системе вознаграждения. Исследователи функционально определили в VLM так называемые NAc-селективные блоки, реагирующие на ожидание награды. Целенаправленное подавление этих блоков приводило к поведению, сходному с ангедонией: модель начинала предпочитать простые задачи с низкой наградой вместо более сложных, но высокооплачиваемых.
Важно, что подавление NAc-селективных элементов не снижало общую производительность модели. Если убирали фактор вознаграждения, модель возвращалась к нормальному выполнению задач. Это говорит о специфическом нарушении именно оценки ценности награды, а не о потере способности решать задачи.
Полученные результаты учёные сопоставили с клиническими шкалами ангедонии и мотивации, такими как DARS и MAP-SR. Совпадение паттернов подтверждает, что в ИИ можно наблюдать проявления, аналогичные человеческим психическим расстройствам. Это открывает путь к использованию нейросетей в качестве моделей для изучения дофаминовой дисрегуляции, в том числе при депрессии.
Авторы подчёркивают, что выявление причинно-следственных связей между активностью NAc и конкретными поведенческими симптомами в мозге человека остаётся сложной задачей. В то же время в искусственных нейронных сетях такие манипуляции возможны напрямую, что даёт исследователям уникальный инструмент для проверки гипотез.
Работа демонстрирует, что современные мультимодальные модели захватывают всё более сложные аспекты человеческого познания, включая субъективное переживание вознаграждения. Это ставит новые вопросы о сходстве и различиях между биологическим и искусственным интеллектом.
