Cum creierul ia decizii

Unele tipuri de luare a deciziilor a fost foarte dificil de model, care limitează progresul în dezvoltarea de modele computerizate ale creierului. Oamenii de știință de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne au dezvoltat un nou model de integrat de luare a deciziilor, și-au confirmat la oameni și modele avansate de calculator, dezvăluind informații care influențează procesul de luare a deciziilor noastre și capacitatea de învățare.

Procesul decizional este de mare interes pentru domenii cum ar fi psihologia, Neuroscience, robotică, și chiar ekonomika- există numeroase modele și software care simulează creierul uman.

Cu toate acestea, astfel de modele sunt limitate de tipul de luare a deciziilor, care se concentrează doar pe fiecare pas al soluției singur, fără a lua în considerare deciziile anterioare, ceea ce duce la ea, cu toate că acesta din urmă apare adesea în experiența noastră de zi cu zi. Oamenii de știință de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne si la Universitatea din Berna au perfectat un model care poate simula acest tip de luare a deciziilor și a mediului de învățare, cu o precizie uimitoare.

Decizia, feedback-ul, instruirea

Procesul decizional are loc în două tipuri principale: (. 1856-1922 gg) Markov și non-Markov, numit după matematicianul Andrei Markov. Pur și simplu pune, în cazul în care decizia Markov, pasul următor este decizia depinde în întregime de starea actuală a lucrurilor. De exemplu, atunci când joc table, următoarea mutare până la alinierea curentului de pe bord. Acest proces relativ simplu poate fi ușor de modelat în calculator și mașina.

decizie non-Markov este mai complicată. Aici, pasul următor depinde de alți factori, cum ar fi constrângerile externe și deciziile anterioare. De exemplu, scopul omului poate călători cu trenul. Dar ce se va întâmpla atunci când vine la ușa trenului, în funcție de faptul dacă a vizitat casier, în cazul în care acestea vând bilete sau nu pentru a cumpăra un bilet. Cu alte cuvinte, următorul pas pe modul în care el a intrat omul ranshe- fără bilet nu va fi capabil să efectueze dorința. In Neuroscience, am pas pentru a „cumpăra bilet“ numit „stare de comutare“.

Noul model de luare a deciziilor

O echipa de oameni de stiinta condusa de Michael Herzog de la École Polytechnique Fédérale de Lausanne și Haymarket Walter de la Universitatea din Berna, a dezvoltat primul model biologic plauzibil care poate efectua decizii non-Markov. grupul lui Herzog este acum verificat de către oameni, precum și diverse modele de calculator. Modelul dezvoltat în studiul anterior, este acum confirmată de două teste diferite, dezvoltate de Aaron Michael Clarke și Eliza Tartaglia în laboratorul lui Herzog. Testele au fost transmise de către oameni și modele de trei calculator cu grade diferite de învățare. În plus, testul a fost efectuat, de asemenea, model avansat al creierului numit „rețele neuronale de vârf“, care imita activitatea creierului uman intr-un mod foarte realist.

În primul experiment a testat efectul asupra stărilor de comutare de luare a deciziilor umane și de învățare. Membrii a jucat un joc pe calculator, în care au trebuit să treacă prin opt imagini (un pistol, o mașină, etc.), pentru a atinge obiectivul final (numit „Da!“). Pe fiecare imagine a avut trei butoane, fiecare dintre care este condus de o altă cale, iar utilizatorul a trebuit să decidă care dintre ele să faceți clic. Deși traseul din prima imagine la scopul final a fost relativ scurt, era imposibil să-l treacă în cazul în care utilizatorul nu a trecut mai întâi prin imagine-comutator - calculator imagine. Oamenii au repetat experimentul de multe ori, din ce în ce mai încrezători în a decide traseul pe care să aleagă. De exemplu, cei mai mulți oameni au făcut mai mult de 80 de click-uri pentru a ajunge la obiectivul atunci când au început, dar după 40 de jocuri au nevoie de mai puțin de 10 clicuri.

Al doilea experiment a testat modul în care feedback-ul întârziat influențează procesul de luare a deciziilor și de formare. Aici, utilizatorii au prezentat un set de imagini experimentale și au declarat că aparțineau categoriei de fiecare desen una sau două categorii. Fiecare categorie corespunde săgeata stânga sau dreapta pe tastatură, dar participanții nu au spus ce corespunde la care imagine de săgeată. În plus, utilizatorii sunt afișate o imagine de unul, și apăsați pe săgeata spre stânga sau la dreapta, în funcție de categoria a fiecărei imagini. Ca răspuns la aceasta, ecranul afișează un mesaj de feedback-ul este adevărat sau fals. Ca feedback-ul de testare continuare întârziată într-o asemenea măsură, în cazul în care feedback-ul de la un model ar putea veni după apariția următoarea imagine.

soluţii de dinamică

Rezultatele studiului, trei concluzii majore. În primul rând, de luare a deciziilor umane poate fi realizată la fel de bine modelele computerizate de astăzi complexe pentru condiții Markov, cum ar fi având starea comutatorului. Aceasta este o descoperire importantă pentru prezenta încercările de a simula creierul uman și dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială.

În al doilea rând, feedback-ul este întârziat degradează foarte mult uman de luare a deciziilor și de formare, chiar dacă aceasta nu afectează performanța modelelor computerizate, care au o memorie perfectă. Într-un al doilea experiment, participanții umani au luat de zece ori mai multe încercări de a aminti în mod corect și setați săgeata la imaginile. Feedback-ul este o parte importantă de luare a deciziilor și de învățare. Am stabilit un obiectiv de a lua decizii cu privire la modul în care să-l atingă, să acționeze în consecință, și apoi ne aflăm - dacă ne-am atins.

In cele din urma, cercetatorii au descoperit ca modelul de neuronale de vârf este foarte bună descriere a activităților umane și pentru a îndeplini ei. Semnificația acest lucru nu poate fi supraestimat, deoarece decizia non-Markovian a fost foarte dificil pentru modelele de calculator.

Potrivit materialelor:

medicalxpress.com