Учёные выяснили, как мозг решает незнакомые задачи — это может помочь создать более эффективный ИИ

Эксперименты с 1000 участников показали, что люди не просчитывают все варианты, а быстро моделируют несколько возможных ходов, что может помочь в создании более эффективного ИИ

Учёные выяснили, как люди принимают решения в ситуациях, с которыми раньше не сталкивались. В исследовании, опубликованном в журнале Nature, они создали 121 новую стратегическую игру и изучили, как участники оценивают правила, делают первые ходы и предсказывают действия соперников без предварительного опыта.

Большинство предыдущих работ в этой области были посвящены тому, как опытные игроки совершенствуют навыки в уже известных играх или как компьютеры перебирают множество возможных вариантов. Новое исследование сосредоточилось на другом вопросе: как человек рассуждает, находясь в незнакомой системе правил.

Разработанные игры представляли собой цифровые стратегии на клетчатом поле, похожие по принципу на крестики-нолики, но с разными размерами доски, правилами и условиями победы. В одних вариантах построение линии означало выигрыш, а в других — поражение. В эксперименте участвовали более 1000 человек, разделённых на несколько групп.

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

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

Когда исследователи сравнили решения модели с действиями участников эксперимента, они обнаружили сходства. По данным работы, при столкновении с неизвестной ситуацией люди не пытаются рассчитать все возможные варианты развития событий, а используют ограниченное число быстрых мысленных переборов вариантов, чтобы выбрать достаточно хороший вариант действия.

Авторы исследования отмечают, что такое поведение можно описать как систематичный и адаптивный способ принятия решений: человек не действует случайным образом, но и не использует полный перебор всех возможностей, который требует слишком много времени и ресурсов.

Учёные считают, что подход Intuitive Gamer может быть полезен при создании моделей искусственного интеллекта. Модели, которые используют похожие стратегии упрощённого прогнозирования, могут принимать разумные решения в новых ситуациях, используя значительно меньше вычислительных ресурсов, чем системы, рассчитанные на полный анализ возможных вариантов.