Понимание процессов принятия решений человеком
Люди ежедневно принимают множество решений, которые могут повлиять на их благополучие, здоровье, социальные связи и финансы. Понимание процессов принятия решений человеком является ключевой задачей многих исследований в области поведенческих наук, поскольку это может помочь разработать меры, направленные на то, чтобы побудить людей делать более осознанный выбор.
Исследование
Исследователи из Принстонского университета, Бостонского университета и других институтов использовали машинное обучение для прогнозирования стратегических решений людей в различных играх. Их статья, опубликованная в журнале Nature Human Behavior, показывает, что глубокая нейронная сеть, обученная на основе решений людей, может с высокой точностью предсказывать стратегический выбор игроков.
Цель исследования
Основная мотивация исследователей — использовать современные вычислительные инструменты для выявления когнитивных механизмов, которые определяют поведение людей в стратегических ситуациях. Традиционно равновесие Нэша служило стандартной моделью рационального стратегического взаимодействия, но оно часто не может объяснить, как люди играют в эти игры.
Методы исследования
Команда использовала глубокие нейронные сети, чтобы исследовать пространство возможных функций, которые сопоставляют то, что видит игрок (например, игровую матрицу), с тем, что игрок делает (например, его стратегический выбор). Исследователи ограничили типы прогнозов, которые могла делать их модель машинного обучения, чтобы улучшить её интерпретируемость. Они ввели в модель элементы, основанные на теории, которые описывают предположения о типичном поведении людей.
Результаты
В результате исследователи обнаружили, что гибридная модель — сочетающая классическую поведенческую модель (модель квантового отклика) с нейронной сетью — может соответствовать производительности лучшей неограниченной нейронной сети. Они интерпретируют шум, предсказываемый их нейронной сетью, на основе контекстуальной информации как отражение того, насколько сложной игра воспринимается игроком.
Выводы
Команда предполагает, что люди ведут себя более рационально, играя в игры, которые они воспринимают как более лёгкие. Напротив, когда они играют в более сложные игры, на их выбор могут влиять различные другие факторы, таким образом, «шум», влияющий на их поведение, увеличивается.
Исследователи надеются начать разработку новых поведенческих интервенций, направленных на то, чтобы побудить людей принимать более рациональные решения. Они также планируют проверить, распространяются ли их выводы за пределы матричных игр, используемых в экспериментах.