Что принесут бизнесу ИИ-модели, научившиеся по-настоящему понимать людей

Специалисты по машинному обучению и ИИ-моделям в Германии, Британии и Австралии нашли новые подходы к нейросетям. Теперь они глубоко понимают психологию человека и могут предсказывать его поведение, обладают навыками визуального и пространственного мышления и способны принимать решения в условиях неопределенности. Все это, во-первых, еще сильнее приближает мышление ИИ к человеческому, а во-вторых, дает бизнесу новейшие инструменты для взаимодействия с клиентами.

Меня зовут Кирилл Пшинник, я научный сотрудник Университета Иннополис и CEO онлайн-университета «Зерокодер». Искусственный интеллект — часть моей жизни, и мне интересно все, что с ним связано. В этот раз поговорим о нейросетях, которые научились думать как мы.

Нейросеть, которая нас понимает

В 2025 году ученые из центра Helmholtz Munich (Германия) создали Centaur AI — алгоритм, умеющий анализировать механизмы принятия решений и прогнозировать поведение людей в разных ситуациях.

Модель обучалась на результатах 160 психологических экспериментов, в которых приняли участие более 60 тыс. человек (10,6 млн конкретных решений). В 58% случаев она сумела объяснить, почему люди сделали тот или иной выбор. Модель также проанализировала их психологические портреты, обосновала, почему в одних и тех же условиях разные участники принимали разные решения, и спрогнозировала поведение в будущем. Ранее нейросети показывали более скромные результаты — от 38% до 40%.  

Доктор Марсель Бинц, один из разработчиков Сentaur AI уже назвал его «виртуальной лабораторией для симуляции и изучения человеческого поведения».

В ближайшем будущем ученые планируют добавить в базу знаний Сentaur AI более 100 млн новых решений. Это позволит в разы повысить точность его работы и даст возможности проводить с его помощью клинические исследования в области психологии и психиатрии.

Помогать психологам нейросеть может уже сейчас — Сentaur AI с высокой точностью анализирует поведение людей с различными расстройствами. В тестах, где участвовали люди с депрессией, он точно предсказал их реакцию на терапию в 65% случаев.

Точность ИИ-прогноза для бизнеса

Немецкая нейросеть — решение не только для фундаментальной науки, но и для бизнеса. По словам ученых, модель способна оказать серьезное влияние, к примеру, на разработку мобильных приложений. Сentaur AI позволит создавать более удобные и интуитивно понятные пользовательские интерфейсы.

Приложения с внедренным Сentaur AI смогут подстраиваться под текущее настроение пользователя. Нейросеть определяет его с точностью до 80%. Это позволяет предлагать клиентам контент, товары и услуги, соответствующие их эмоциональному состоянию.

В итоге компании могут сэкономить до 25% времени и средств на маркетинговых исследованиях и повышении эффективности рекламных кампаний.

Сentaur AI также серьезно сократит затраты на тестирование новых продуктов и услуг. Он может симулировать поведение потребителей, потому способен с высокой точностью предсказать, насколько востребованными будут новинки еще до выхода на рынок.

Нейросети и визуальное мышление

Группой ученых из Кембриджа, Лондонского университета и компании Google был разработан Visual Planning via Reinforcement Learning (VPRL) — фреймворк, меняющий подход к работе ИИ. Теперь нейросети получили возможность мыслить образами.

Ранее модели выполняли задачи, в том числе анализировали визуальную информацию, на основе текста. Теперь ИИ научился мыслить последовательностями изображений. Это позволит нейросетям не терять пространственных нюансов. К примеру, при поиске выхода из лабиринта VPRL сделала только 17,6% ошибочных шагов, другие модели — 61,2%.

ИИ, маршруты и экономия миллионов долларов

Визуальное мышление позволяет ИИ снизить количество ошибок при выстраивании траекторий движения на 24-53% в зависимости от среды. Это поможет, к примеру, оптимизировать маршруты курьеров в условиях плотной застройки или точнее определять, как выкладывать товары на полки магазинов, чтобы их купили.

Только за счет этого мировые ритейлеры могут увеличить продажи на 18% и сэкономить до $500 тыс.

На стройплощадках подобные модели помогут выбирать маршруты подвоза стройматериалов, расположение кранов и другой техники в оптимальных точках и так далее. По оценкам европейских аналитиков, это сократит простои техники на 25% и сэкономит $150 тыс. на строительных проектах стоимостью от $10 млн.

Также визуальные ИИ способны предложить оптимальные варианты расположения станков в производственном цехе, что на 30% снизит риски производственных травм. А в портах и на крупных складах перемещение грузов станет упорядоченнее. Для транспортных компаний это — снижение рисков получить штраф за срыв сроков поставок в среднем на 30%.

ИИ и квантовая механика

Еще одна ИИ-модель, максимально приближающая мышление нейросетей к человеческому, была разработана австралийскими учеными из Университета Чарльза Стерта. Они сумели соединить искусственный интеллект и принципы квантовой механики.

В работу нейросети внедрили симуляцию «квантового туннелирования». Это позволило ИИ работать подобно человеческому мозгу — изучать противоречивые данные, одновременно анализировать несколько вариантов, а затем принимать решения на основе не только точного запроса, но и максимально широкого контекста.

Вся разработка и тестирование модели проходило на Python и обычных ноутбуках.

Простой доступ к сложным технологиям

Вдохновленная квантовой механикой нейросеть способна обучаться в 50 раз быстрее классических моделей. При этом она не требует ни специального оборудования, ни дорогостоящих ресурсов. Доступ к ней могут получить все — от стартапа до транснациональной корпорации.

По словам разработчиков, при запуске новых проектов такая ИИ-модель позволит создавать MVP за часы и дни, что ускоряет процесс проверки гипотез.

В производстве модель может стать отличным помощником для отделов контроля качества. Она способна распознавать дефекты с точностью до 98,3%.

Также модель может быть использована для анализа пользовательского опыта и отзывов потребителей. По словам разработчиков, она, к примеру, точно определяет сарказм в формально позитивных сообщениях в 94% случаев.

Российские ИИ и портрет клиента

Российские нейросети продолжают стремительно развиваться, но примеров сконцентрированности на изучении человеческого поведения не много.

Так, Сбер продолжает работать над улучшением своей нейросети GigaСhat. В 2025 году вышла уже вторая версия модели. Помимо этого, Сбер внедрил в свои процессы более 200 ИИ-решений, которые помогают отслеживать поведение клиентов банка, составлять их портреты и разрабатывать оптимальные сценарии решения проблемных ситуаций.

С теми же целями нейросети используют Т-банк, Альфа-Банк и другие финансовые организации, маркетплейсы «Яндекс Маркет», Ozon, Wildberries и прочие компании.

ИИ и новая реальность

Развитие нейросетей не останавливается ни на секунду. Искусственный интеллект все больше и больше начинает напоминать наш собственный. В первую очередь, это открывает перед нами новые возможности.

ИИ-модели, способные по-настоящему понимать нас, могут стать отличными помощниками как в повседневных делах, так и в рабочих вопросах. К примеру, больше не придется переживать, воспримет ли рынок ваш новый продукт, товар, услугу. Каждый сможет проверить все гипотезы в безопасной среде, практически не потратив ни сил, ни времени, ни средств. В итоге до потребителя дойдет только то, что ему действительно нужно.

Нейросети уже делают все, чтобы наша жизнь стала удобнее. ИИ становится нашим постоянным спутником, виртуальным другом и ассистентом. Это уже давно не магия и не научная фантастика, и будущее — за теми, кто научился использовать искусственный интеллект на пользу себе и своему бизнесу.