Учёные раскрыли секреты мозга в решении задач для улучшения ИИ

Эксперименты с 1000 участниками продемонстрировали, что люди не анализируют все варианты, а быстро создают несколько потенциальных ходов, что может способствовать разработке более эффективного ИИ

Исследователи установили, как люди принимают решения в ситуациях, с которыми они не имели ранее дела. В исследовании, опубликованном в журнале Nature, они разработали 121 новую стратегическую игру и изучили, как участники интерпретируют правила, делают первоначальные ходы и предсказывают действия противников без предварительного опыта.

Большинство предыдущих исследований в этой области сосредоточилось на том, как опытные игроки улучшают свои навыки в известных играх или как компьютеры анализируют множество возможных вариантов. Новое исследование акцентировало внимание на другом аспекте: как человек размышляет, находясь в незнакомой системе правил.

Созданные игры представляли собой цифровые стратегии на клетчатом поле, аналогичные крестикам-ноликам, но с различными размерами досок, правилами и условиями выигрыша. В одних случаях построение линии означало победу, а в других — проигрыш. В эксперименте приняло участие более 1000 человек, разделённых на несколько групп.

Первая группа изучала незанятое игровое поле и описание правил, затем оценивала, насколько игра кажется честной и увлекательной, не делая ни одного хода. Участники второй группы непосредственно играли в незнакомые игры, а третья группа наблюдала за новичками и пыталась предсказать их дальнейшие действия.

Для объяснения принципов человеческого мышления учёные разработали компьютерную модель под названием Intuitive Gamer («Интуитивный игрок»). Она имитировала процесс принятия решений человеком: модель проверяла несколько возможных ходов и оценила только ближайший результат — например, как приблизиться к победе или помешать сопернику.

Когда исследователи сопоставили решения модели с действиями участников эксперимента, они обнаружили сходства. Согласно данным работы, сталкиваясь с незнакомой ситуацией, люди не пытаются просчитать все возможные варианты развития событий, а используют ограниченное количество быстрых мысленных переборов, чтобы выбрать достаточно разумное действие.

Авторы исследования подчеркивают, что такое поведение можно охарактеризовать как систематичный и адаптивный подход к принятию решений: человек не действует случайным образом, но и не использует полный перебор всех возможностей, который требует чрезмерного времени и ресурсов.

Учёные полагают, что подход Intuitive Gamer может оказаться полезным при разработке моделей искусственного интеллекта. Модели, использующие аналогичные стратегии упрощённого прогнозирования, могут принимать разумные решения в новых ситуациях, используя значительно меньше вычислительных ресурсов, чем системы, предназначенные для полного анализа всех возможных вариантов.