Думай дальше вперед или проиграешь: ученые раскрыли секрет глубокого планирования

Шахматные гроссмейстеры часто считаются вершиной прогнозирования. Но можно ли другим, с небольшой практикой, научиться думать дальше вперед? Для ответа на этот вопрос группа ученых-когнитивистов создала вычислительную модель, которая показывает нашу способность планировать будущие события. Эта работа не только углубляет наше понимание факторов, влияющих на принятие решений, но и демонстрирует, как мы можем улучшить свои навыки планирования с помощью практики.

Исследование, проведенное учеными из Центра нейронаук Нью-Йоркского университета и опубликованное в журнале Nature, фокусируется на роли «глубины планирования» - количества шагов, которые человек думает вперед - в принятии решений.

«Хотя искусственный интеллект достиг впечатляющего прогресса в решении сложных задач планирования, гораздо меньше известно о природе и глубине планирования у людей», - объясняет Вэй Цзи Ма, профессор нейронаук и психологии в Нью-Йоркском университете и старший автор статьи. «Наша работа дополняет это знание тем, что показывает, что даже относительно небольшое количество практики может улучшить глубину планирования».

Давно установлено, что отличительной чертой человеческого интеллекта является способность планировать несколько шагов вперед. Однако менее ясно, планируют ли опытные принимающие решения больше шагов вперед, чем новички. Это связано с тем, что методы измерения этой способности (например, эксперименты с настольными играми) имеют заметные недостатки - частично потому, что они не дают надежной оценки глубины планирования.

Авторы статьи Nature заставили людей играть в относительно простую игру - более сложную версию крестиков-ноликов - которая все же требовала от игроков глубокого планирования (то есть нескольких шагов вперед). Затем, чтобы точно понять, что происходит в головах людей, когда они думают о своем следующем ходе в этой игре, авторы разработали компьютерную модель на основе принципов искусственного интеллекта. Модель позволяет им описывать и затем предсказывать ходы, которые люди делают, сталкиваясь с новыми ситуациями в игре.

«В этой вычислительной модели игроки строят в своих головах «дерево решений» таким же образом, как вы могли бы планировать несколько возможных сценариев для сложного путешествия», - объясняет Ма.

Расчеты ученых показали, что человеческое поведение может быть описано с помощью вычислительной когнитивной модели, основанной на эвристическом алгоритме поиска, который отображает последовательность перспективных ходов для обоих игроков.

Исследование представляет собой захватывающий анализ, раскрывающий механизмы глубокого планирования у людей и демонстрирующий, как они могут быть улучшены путем тренировок. Этот труд базируется на компьютерной модели, эффективно описывающей и прогнозирующей человеческое поведение в простой игре, требующей стратегического подхода. Данное исследование также проводит сопоставление между новичками и профессионалами в этой игре, демонстрируя, как опыт влияет на глубину планирования. Эксперимент способствует пониманию природы и глубины планирования у людей и имеет потенциальные применения в области образования, бизнеса и личностного развития.