पारंपरिक मनोवैज्ञानिक मॉडल की तुलना में, जो सरल गणित समीकरणों का उपयोग करते हैं, सेंटौर ने व्यवहार की भविष्यवाणी करने का बेहतर काम किया। मनोविज्ञान के प्रयोगों में मनुष्य कैसे प्रतिक्रिया देते हैं, इसकी सटीक भविष्यवाणियां स्वयं में मूल्यवान हैं: उदाहरण के लिए, वैज्ञानिकों को भर्ती करने और भुगतान करने से पहले कंप्यूटर पर अपने प्रयोगों को पायलट करने के लिए सेंटूर का उपयोग कर सकते हैं। उनके पेपर में, हालांकि, शोधकर्ताओं ने प्रस्ताव दिया कि सेंटोर केवल एक भविष्यवाणी मशीन से अधिक हो सकता है। उन तंत्रों से पूछताछ करके जो सेंटोर को मानव व्यवहार को प्रभावी ढंग से दोहराने की अनुमति देते हैं, वे तर्क देते हैं, वैज्ञानिक मन के आंतरिक कामकाज के बारे में नए सिद्धांत विकसित कर सकते हैं।
लेकिन कुछ मनोवैज्ञानिकों को संदेह है कि क्या सेंटौर हमें मन के बारे में बहुत कुछ बता सकते हैं। निश्चित रूप से, यह पारंपरिक मनोवैज्ञानिक मॉडल से बेहतर है कि यह भविष्यवाणी करने के लिए कि मनुष्य कैसे व्यवहार करते हैं – लेकिन इसमें एक अरब गुना अधिक पैरामीटर भी हैं। और सिर्फ इसलिए कि एक मॉडल बाहर की तरफ एक मानव की तरह व्यवहार करता है, इसका मतलब यह नहीं है कि यह अंदर की तरह एक की तरह काम करता है। नीदरलैंड में रेडबॉड विश्वविद्यालय में कम्प्यूटेशनल संज्ञानात्मक विज्ञान के एक सहायक प्रोफेसर ओलिविया गेस्ट, सेंटोर की तुलना एक कैलकुलेटर से करते हैं, जो प्रभावी रूप से प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी कर सकता है जो एक गणित व्हिज़ को दो नंबर जोड़ने के लिए कहा जाएगा। “मुझे नहीं पता कि आप एक कैलकुलेटर का अध्ययन करके मानव जोड़ के बारे में क्या सीखेंगे,” वह कहती हैं।
यहां तक कि अगर सेंटौर मानव मनोविज्ञान के बारे में कुछ महत्वपूर्ण पकड़ता है, तो वैज्ञानिक मॉडल के लाखों न्यूरॉन्स से किसी भी अंतर्दृष्टि को निकालने के लिए संघर्ष कर सकते हैं। हालांकि एआई शोधकर्ता यह जानने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं कि बड़े भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं, वे मुश्किल से ब्लैक बॉक्स को खोलने में कामयाब रहे हैं। मानव मन के एक विशाल तंत्रिका-नेटवर्क मॉडल को समझना इस बात को समझने से ज्यादा आसान साबित नहीं हो सकता है।
एक वैकल्पिक दृष्टिकोण छोटा जाना है। दोनों में से दूसरा प्रकृति अध्ययन माइनसक्यूल तंत्रिका नेटवर्क पर केंद्रित है – कुछ केवल एक न्यूरॉन युक्त है – जो फिर भी चूहों, चूहों, बंदरों और यहां तक कि मनुष्यों में व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है। क्योंकि नेटवर्क इतने छोटे हैं, प्रत्येक व्यक्तिगत न्यूरॉन की गतिविधि को ट्रैक करना और उस डेटा का उपयोग यह पता लगाने के लिए संभव है कि नेटवर्क अपने व्यवहार की भविष्यवाणियों का उत्पादन कैसे कर रहा है। और जबकि इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि ये मॉडल उन दिमागों की तरह काम करते हैं जिन्हें वे नकल करने के लिए प्रशिक्षित करते थे, वे बहुत कम से कम, मानव और पशु अनुभूति के बारे में परीक्षण योग्य परिकल्पना उत्पन्न कर सकते हैं।
समझ में आने की लागत है। सेंटोर के विपरीत, जिसे दर्जनों विभिन्न कार्यों में मानव व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था, प्रत्येक छोटा नेटवर्क केवल एक विशिष्ट कार्य में व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक नेटवर्क, इस बारे में भविष्यवाणियां करने के लिए विशेष है कि लोग विभिन्न स्लॉट मशीनों के बीच कैसे चुनते हैं। “यदि व्यवहार वास्तव में जटिल है, तो आपको एक बड़े नेटवर्क की आवश्यकता है,” न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में मनोविज्ञान और तंत्रिका विज्ञान के सहायक प्रोफेसर मार्सेलो मटार कहते हैं, जिन्होंने टिनी-नेटवर्क अध्ययन का नेतृत्व किया और सेंटौर में भी योगदान दिया। “समझौता, निश्चित रूप से, यह है कि अब यह समझना बहुत मुश्किल है।”
भविष्यवाणी और समझ के बीच यह व्यापार-बंद तंत्रिका-नेटवर्क-संचालित विज्ञान की एक प्रमुख विशेषता है। (मैं इसके बारे में एक पुस्तक भी लिख रहा हूं।) मटार जैसे अध्ययन उस अंतर को बंद करने की दिशा में कुछ प्रगति कर रहे हैं – जैसा कि उनके नेटवर्क हैं, वे पारंपरिक मनोवैज्ञानिक मॉडल की तुलना में अधिक सटीक व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं। तो क्या एंथ्रोपिक जैसी जगहों पर हो रहे एलएलएम व्याख्या में शोध है। अभी के लिए, हालांकि, जटिल प्रणालियों की हमारी समझ – मनुष्यों से लेकर जलवायु प्रणालियों तक प्रोटीन तक – उनके बारे में भविष्यवाणियों को बनाने की हमारी क्षमता से आगे और दूर है।
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