Симуляция мышления с ChatGPT

Иногда, работая над задачей, понимаешь, что не хватает не данных, а диалога. Не формальной дискуссии или мозгового штурма, а осмысленного разговора — где есть место возражениям, уточнениям и вопросам, заставляющим пересматривать собственные аргументы.

Работа в одиночку делает логику замкнутой: мысли начинают вращаться по одним и тем же траекториям. В такие моменты особенно ощущается необходимость взгляда со стороны — как в консилиуме, где встречаются специалисты с разным профессиональным опытом и методологией мышления.

Так возникла идея: если невозможно собрать команду офлайн, можно смоделировать её в ChatGPT — создать диалоговую среду, в которой пересекаются разные типы логики: аналитическая, поведенческая, эмпирическая, когнитивная и другие, каждая со своей оптикой и способами интерпретации задачи.Да, современные нейросети умеют многое: анализировать данные, строить прогнозы, подбирать решения. Но в аналитике, особенно когда речь идёт о медицине, этого недостаточно. Там, где сталкиваются данные и человеческое поведение, важно не только что показывает модель, но и почему она пришла именно к такому выводу.

Работая над проектами в области профилактической медицины, я убедилась, что точность алгоритма ещё не гарантирует доверия. Оно возникает только тогда, когда логика модели соотносится с логикой человека — врача, аналитика или профильного специалиста.

Именно поэтому я решила попробовать другой формат — не схему «вопрос–ответ», а воссоздать рассуждения реальных экспертов в цифровой среде, где ChatGPT не просто формулирует ответ, а моделирует сам процесс профессионального обсуждения.

Не ради автоматизации как подмены эксперта, а ради ускорения аналитического процесса — чтобы быстрее выходить из тупиковых точек рассуждения и объединять разные оптики мышления — аналитическую, клиническую, поведенческую — в едином виртуальном, диалоге.

Чтобы диалог с виртуальными экспертами был осмысленным, одной заданной роли вроде «врач» или «диетолог» недостаточно. В этом случае ответы будут логичными, но чрезмерно «гладкими» — без глубины человеческого рассуждения и реальных контекстов. Кроме того, им будет не хватать фактической опоры — проверенных источников и нормативных данных, на которые мог бы опираться ответ, чтобы быть не вероятностным, а обоснованным.

С этого всё и началось: сбор и формирование базы знаний, включающей клинические рекомендации, нормативные акты, научные публикации и другие проверенные материалы. Эта база стала одной из ключевых основ, позволяя ChatGPT рассуждать не абстрактно, а в рамках реальных профессиональных стандартов. Благодаря этому ответы модели опирались не на вероятностные допущения, а на проверенные источники и подтверждённые данные.

Следующим шагом стало создание виртуальных экспертов — не просто ролей вроде «врач» или «аналитик», а моделей мышления со своим профессиональным опытом, стилем рассуждений и эмоциональным ритмом.

Для этого был запущен процесс восстановления биографий реальных специалистов: изучались их интервью, научные тексты, лекции и публикации — всё, что позволяло понять, как они формулируют, аргументируют и проверяют гипотезы.

Из этих фрагментов формировались когнитивные профили экспертов — структуры рассуждения, которые ChatGPT могла активировать внутри диалога. Так появлялись виртуальные эксперты, способные воспроизводить индивидуальные логические и риторические паттерны своих прообразов.

При инициализации диалога ChatGPT координировала взаимодействие между профилями: сопоставляла аргументы, выявляла противоречия и проверяла соответствие выводов нормативным документам и базовым принципам профессиональной логики.

В результате симуляция превращалась в упорядоченное экспертное обсуждение — тот самый процесс, которого часто не хватает, когда аналитик работает в одиночку.

Практическое применение симуляции экспертных рассуждений в диалоге с ChatGPT показало, что модель может значительно повысить эффективность аналитического процесса — упорядочить логику, сократить время на проверку гипотез и сделать принятие решений более прозрачным.

Формирование базы знаний и когнитивных профилей виртуальных экспертов дополняет этот эффект, обеспечивая согласованность терминологии, устойчивость аргументации и соответствие нормативным источникам. В результате диалог приобретает свойства консилиума: формируется контролируемое когнитивное пространство, в котором модель выполняет функции модерации, сопоставления аргументов и верификации выводов.

Однако у метода есть и ограничения. Модель не способна полноценно воспроизвести контекст профессиональной интуиции, а достоверность рассуждений напрямую зависит от качества исходных данных и корректности заданных ролей. Поэтому симуляция не заменяет экспертное обсуждение, а лишь сокращает путь до него — помогая предварительно структурировать гипотезы и выявить слабые места в логике.