Некоторые типы принятия решений оказалось очень тяжело смоделировать, что ограничивает прогресс в развитии компьютерных моделей головного мозга. Ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны разработали новую модель комплексного принятия решений, и подтвердили ее на людях и передовых компьютерных моделях, раскрыв интересную информацию о том, что влияет на наше принятие решений и способность обучения.

Принятие решений представляет огромный интерес для таких областей, как психология, нейронаука, робототехника и даже экономика; существуют многочисленные модели и программное обеспечение, имитирующие человеческий мозг.

мозг принимает решение

Тем не менее, такие модели ограничены типом принятия решений, который сосредоточен только на каждом шаге решения отдельно, не принимая во внимание предыдущие решения, ведущие к нему, хотя последнее часто происходит в нашем повседневном опыте. Ученые из Федеральной политехнической школы Лозанны и Бернского Университета усовершенствовали модель, которая может имитировать этот тип принятия решений и условий обучения с удивительной точностью.

Решение, обратная связь, обучение

Принятие решений происходит по двум основным типам: марковскому и немарковскому, названных в честь математика Андрея Маркова (1856-1922 гг.). Проще говоря, при марковском принятии решений, следующий шаг решения полностью зависит от текущего состояния дел. Например, когда играют в нарды, следующий ход зависит только от текущего расклада на доске. Этот относительно простой процесс легко моделируется в компьютерах и машинах.

Немарковское принятие решений является более сложным. Здесь следующий шаг зависит от других факторов, таких как внешние ограничения и предыдущие решения. Например, целью человека может быть путешествие поездом. Но то, что случится, когда он придет к двери поезда, зависит от того, посетил ли он кассу, где продают билеты, или нет, чтобы купить билет. Другими словами, следующий шаг от того, как он поступил раньше; без билета человек не сможет осуществить свое желание. В нейронауке, шаг «купить билет» называют «состояние переключения».

Новая модель принятия решений

Команда ученых во главе с Майклом Херцогом из Федеральной политехнической школы Лозанны и Вальтером Сенном из Бернского Университета, разработала первую биологически правдоподобную модель, которая может осуществлять немарковские принятия решений. Группа Херцога сейчас проверяет ее с людьми, а также с различными компьютерными моделями. Модель, разработанная в предыдущем исследовании, в настоящее время подтверждена двумя различными тестами, разработанными Аароном Майклом Кларком и Элизой Тартаглиа в лаборатории Херцога. Тесты были пройдены людьми и тремя компьютерными моделями с разной степенью обучаемости. Кроме того, тест был также пройден продвинутой моделью мозга под названием «пиковая нейронная сеть», которая имитирует деятельность человеческого мозга в очень реалистичный способ.

В первом эксперименте проверялось влияние состояния переключателя на принятие решений людьми и их обучение.  Пользователи играли компьютерную игру, где они должны были перейти через восемь изображений (пистолет, автомобиль и т.д.) чтобы достичь конечной цели (названной «Да!»). На каждом изображении было три кнопки, каждая из которых вела по другому маршруту, и пользователь должен был решить, какую из них нажать. Хотя маршрут от первого изображения до конечной цели был относительно коротким, было невозможно пройти его, если пользователь сначала не прошел через изображение-переключатель – рисунок компьютера. Люди повторяли эксперимент много раз, становясь все более уверенными в принятии решений, какие маршруты выбрать. Например, большинство людей сделало больше 80 кликов для того, чтобы добраться к цели, когда они начали, но после 40 игр им требовалось меньше 10 кликов.

Второй эксперимент проверял, как отсроченная обратная связь влияет на принятие решений и обучение. Здесь пользователям показали набор экспериментальных изображений, и сказали, что каждый рисунок принадлежал категории один или категории два. Каждая категория соответствовала левой или правой стрелке на клавиатуре, но участникам не сказали, какая стрелка соответствует какому рисунку. Далее, пользователям показали каждый рисунок по одному, и они нажимали левую или правую стрелку, в зависимости от категории каждого изображения. В ответ на это, на экран выводилось сообщение обратной связи ВЕРНО или НЕВЕРНО. По мере продолжения теста, обратная связь задерживалась до такой степени, когда обратная связь от одного рисунка могла прийти после появления следующего изображения.

Динамика решений

Результаты исследования сделали три основных вывода. Во-первых, человеческое принятие решений может быть так же хорошо исполнено современными сложными компьютерными моделями на немарковских условиях, таких как наличие переключателя состояния. Это важное открытие для нынешних попыток моделирования человеческого мозга и развития систем искусственного интеллекта.

Во-вторых, отсроченная обратная связь значительно ухудшает человеческое принятие решений и обучение, даже если это не влияет на производительность компьютерных моделей, которые имеют идеальную память. Во втором эксперименте, человеческим участникам понадобилось в десять раз больше попыток для того, чтобы правильно вспомнить и установить стрелки к изображениям. Обратная связь является важным элементом принятия решений и обучения. Мы ставим цель, принимаем решение о том, как ее достичь, действуем соответственно, а затем выясняем – достигли ли мы ее.

Наконец, исследователи обнаружили, что пиковые нейронные модели очень хорошо описывают человеческую деятельность и соответствуют ей. Значение этого не может быть переоценено, так как немарковское принятие решений оказалось очень сложным для компьютерных моделей.

По материалам:

medicalxpress.com