Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на SciTechDaily
Новое исследование показало, что даже простейшие искусственные нейросети способны выявлять нестандартные стратегии принятия решений, которые долгое время ускользали от внимания учёных. Модели, созданные исследователями из Нью-Йоркского университета и Калифорнийского университета в Сан-Диего, показали: люди и животные не всегда стремятся к наилучшему исходу, а действуют по сложным, неочевидным схемам.
Используя миниатюрные нейросети, учёные смогли моделировать поведение в условиях выбора и проследить, как реальный мозг принимает решения, далёкие от идеальных. Вместо того чтобы подгонять поведение под теории рациональности, они сосредоточились на выявлении настоящих закономерностей. Это позволило объяснить, почему даже разумные люди совершают нелогичные поступки, и как обучающий опыт влияет на их предпочтения.
Почему малые сети дают большие ответы
Авторы работы выбрали небольшие рекуррентные нейросети, поскольку они не только точны в прогнозах, но и легко поддаются математической интерпретации. Такие сети оказались способны предсказывать выборы животных лучше, чем классические когнитивные модели, и при этом соперничают по эффективности с крупными коммерческими ИИ.
Применяя методы физического анализа, учёные раскрыли механизмы, по которым микросети принимают решения. Это помогло перенести акцент с внешней логики на внутренние стратегии и адаптивные модели поведения, ранее недоступные для объяснения. Так стало возможным вскрыть индивидуальные стили мышления и предпочтения, отличающиеся от шаблонов «рационального выбора».
Роль персонализированного подхода
Модели, разработанные исследователями, показали высокую точность в прогнозировании не только коллективного, но и индивидуального поведения. Это открывает перспективы для медицины, психологии и нейронауки, где критически важно учитывать особенности мышления конкретного человека.
Результаты указывают на необходимость переосмысления многих принципов, лежащих в основе работы с человеческими решениями. В частности, в области психического здоровья можно будет более точно определять отклонения, связанные с нарушением восприятия, обучаемости и поведения на основе реальных, а не идеальных данных.
Напомним, ранее мы писали советы чтобы стать заметнее на работе.
