Исследователи из компании Sapient (Сингапур) представили модель искусственного интеллекта, вдохновленную человеческим мозгом. Система получила название HRM (иерархическая модель рассуждения) и уже показала результаты, которые превосходят самые мощные языковые модели, сообщает журнал LiveScence.
Так, в отличие от привычных ИИ, HRM не просто разбивает задачу на отдельные шаги — она обрабатывает информацию почти так же, как мозг: медленное и абстрактное «планирование» сочетается с быстрыми и конкретными вычислениями. Такой подход позволяет системе лучше справляться с задачами, где логика и стратегия важнее скорости.
Например, в тесте ARC-AGI, который считается одним из самых сложных экзаменов для проверки «разумности» машин, HRM набрала 40,3%. В то время как o3-mini-high от OpenAI остановился на 34,5%, Claude 3.7 выдал 21,2%, а DeepSeek R1 — всего 15,8%.
Разработчики подчеркивают, что их модель требует в сотни раз меньше параметров и примеров для обучения. Если в ChatGPT и других LLM счет идет на миллиарды и триллионы, то HRM довольствуется 27 млн параметров и тысячью обучающих выборок.
Интересно, что система показала почти идеальные результаты в головоломках вроде судоку и при поиске оптимального пути в лабиринте — задачах, где многие ИИ буквально «теряются».
Правда, есть один нюанс. Исследование пока опубликовано лишь как препринт и не прошло рецензирование. Более того, независимые эксперты, воспроизведшие эксперимент, заявили, что ключ к успеху модели может крыться не только в архитектуре, но и в «тонкой настройке», о которой разработчики умалчивают.
Тем не менее HRM уже заставила пересмотреть привычное представление о том, что «чем больше параметров — тем умнее ИИ». Возможно, будущее искусственного интеллекта не в гигантских моделях, а в том, чтобы учить машины думать так же изящно, как это делают люди.
Ранее Наука Mail рассказывала об ИИ-модели Centaur, которая, по мнению разработчиков, тоже имитирует работу человеческого разума.
