Мозг решает новые задачи без полного перебора: открытие для ИИ

Международная группа ученых опубликовала в журнале Nature исследование, посвященное механизмам принятия решений человеком в совершенно новых для него ситуациях. Работа показала, что при столкновении с незнакомыми правилами мозг не пытается просчитать все возможные ходы, а применяет ограниченное число быстрых мысленных симуляций.

Для эксперимента исследователи разработали 121 цифровую стратегическую игру на клетчатом поле, напоминающую крестики-нолики, но с разными размерами доски, правилами победы и поражения. В некоторых вариантах построение линии приводило к победе, в других — к проигрышу. В исследовании приняли участие более 1000 человек, разделенных на несколько групп.

Первая группа изучала пустые поля и описания правил, не делая ходов, а затем оценивала честность и интересность игры. Вторая группа играла в незнакомые игры, третья — наблюдала за новичками и пыталась предсказать их действия. Ученые сравнили поведение людей с компьютерной моделью Intuitive Gamer (Интуитивный игрок), которая имитирует человеческое мышление: проверяет несколько возможных ходов и оценивает их ближайший результат — например, как приблизиться к победе или помешать сопернику.

Сопоставление показало, что решения модели во многом совпадают с действиями участников. Это подтверждает, что человек не действует случайно, но и не перебирает все варианты — он использует систематичный, адаптивный подход для быстрого поиска «достаточно хорошего» действия. Такой способ позволяет экономить время и когнитивные ресурсы.

Авторы исследования полагают, что принцип работы Intuitive Gamer можно применить для создания более эффективного искусственного интеллекта. Модели, использующие упрощенное прогнозирование, способны принимать разумные решения в новых ситуациях, затрачивая значительно меньше вычислительных ресурсов, чем традиционные системы полного перебора.

Открытие может ускорить разработку ИИ, который адаптируется к неизвестным условиям без необходимости загружать огромные массивы данных или выполнять длительные вычисления. Это особенно важно для робототехники, автономных систем и других областей, где требуется быстрая реакция на меняющуюся среду.