Centaur: a foundation model of human cognition

建立统一的认知理论一直是心理学的主要目标。尽管之前曾有过通过构建计算模型来实现这些理论的尝试，但我们目前还没有一个能够全面捕捉人类思维的模型。在这里，我们介绍了一种名为Centaur的计算模型，该模型能够预测并模拟任何可以用自然语言表达的实验中的人类行为。我们通过在名为Psych-101的新颖大规模数据集上微调最先进的语言模型来开发Centaur。Psych-101达到了前所未有的规模，涵盖了超过6万名参与者在160个实验中进行的超过1000万次选择的试次数据。Centaur不仅比现有的认知模型更好地捕捉到保留参与者的行为主导模式，而且还能推广到新的背景故事、结构任务修改以及全新的领域。此外，我们发现，经过微调后，模型的内部表示与人类神经活动更加一致。综上所述，Centaur是第一个真正的人类认知统一模型的候选者。我们预计它将对认知科学产生颠覆性的影响，挑战现有的计算模型开发范式。

该论文旨在建立一个统一的人类认知模型，这是心理学的一个主要目标。尽管之前已有尝试通过构建计算模型来实现这一目标，但目前还没有一个模型能够全面捕捉人类思维。

论文提出了Centaur，这是一个通过微调最先进的语言模型并使用大规模数据集Psych-101训练的计算模型。Psych-101包含超过60,000名参与者在160个实验中的超过10,000,000次选择的数据。Centaur不仅能够更好地预测保留参与者的行为，还能泛化到新的故事背景、任务结构修改和全新的领域。

1. Centaur在多个实验中表现优于现有的认知模型。 2. 模型的内部表示在微调后与人类神经活动更加一致。 3. 实验设计涵盖了广泛的实验类型和大量参与者数据。 4. 数据集Psych-101规模空前，为未来的研究提供了丰富的资源。 5. 论文提出Centaur是第一个真正意义上的统一人类认知模型候选者，可能对认知科学产生颠覆性影响。

1. "A Theory of Goal-Oriented Human Cognition" - 这篇论文探讨了目标导向的认知模型。 2. "DeepMind's PsychLab: A Psychology Laboratory for Deep Reinforcement Learning Agents" - 这篇论文介绍了DeepMind开发的心理学实验室，用于测试深度强化学习代理。 3. "Computational Models of Higher-Level Cognition" - 这篇综述文章讨论了高级认知过程的计算模型。 4. "Neural Basis of Cognitive Control" - 这篇论文研究了认知控制的神经基础。