Представьте, что вы впервые приехали в новый город, и вот наступает время ужина. Как выбрать ресторан? Вы можете просто посмотреть отзывы и пойти в самый высокорейтинговый вариант. Но как вы можете быть уверены, что рецензенты разделяют ваши предпочтения в еде, переносимость специй или ваш бюджет? И как вообще людям удается учиться у других, если предпочтения у разных людей могут существенно различаться?
До сих пор большая часть исследований о том, как люди учатся у других, была сосредоточена на условиях, когда у всех одинаковые цели и предпочтения. Однако в реальном мире такое случается редко. Новое исследование, опубликованное в научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), устраняет этот пробел, изучая, как люди используют социальную информацию для принятия решений, когда предпочтения окружающих не полностью совпадают. Исследование проводилось под руководством ученых из двух немецких кластеров передового опыта - кластера машинного обучения Тюбингенского университета и кластера коллективного поведения Университета Констанца - совместно с коллегами из RIKEN (Япония) и Университета Сент-Эндрюс (Великобритания).
Чтобы изучить этот феномен, исследователи создали онлайн-эксперимент, напоминающий видеоигру. Игра была разработана таким образом, чтобы имитировать повседневные ситуации принятия решений. Участники проходили игру в группах по четыре человека. У каждого участника была своя цель, индивидуально уникальная, но схожая с целями других участников. На протяжении всего эксперимента участники могли наблюдать за успехами своих коллег-игроков.
Результаты показывают, что даже в таких условиях люди используют социальную информацию для принятия решений, но при этом воспринимают эти подсказки “с долей скепсиса”. В ходе эксперимента люди относились к социальной информации как к менее надежной, чем та, которую они собирали сами, но при этом гибко адаптировали ее к своим обстоятельствам. Чтобы объяснить этот феномен, исследователи представили новую модель социального обобщения, которая превзошла ряд других моделей из предыдущих теорий в предсказании поведения. “В отличие от моделей из предыдущей литературы, наша модель предполагает, что социальная информация должна интегрироваться так же, как и индивидуальная, а не слепо копироваться”, - объясняет ведущий автор и аспирантка Александра Витт.
С помощью этой модели исследователи показали, что люди используют социальную информацию в качестве инструмента поиска. Индивидуальное исследование может быть дорогостоящим, как с когнитивной точки зрения, так и с точки зрения риска. Когда социальная информация была доступна, участники полагались на нее, чтобы направлять свой выбор, избавляя себя от дорогостоящего процесса индивидуального поиска. “Идея о том, что социальное обучение может функционировать как инструмент, направляющий поиск, не нова”, - говорит Ватару Тойокава, соавтор исследования. “Но то, что мы обнаружили, не только подтвердило эту идею, но и помогло нам расширить и обобщить теорию на случай разнообразных, гетерогенных человеческих обществ”.
“Несмотря на то, что последние достижения продемонстрировали мощь искусственного интеллекта, он все еще не способен к социальному обучению в той же степени, что и люди”, - говорит старший автор исследования Чарли Ву, возглавляющий лабораторию человеческого и машинного познания в Тюбингенском университете. “Действительно, именно наша необыкновенная способность к социальному и культурному обучению сыграла ключевую роль в успехе человеческого вида. Лучшее понимание этой способности может позволить нам внедрить подобные принципы в ИИ, например, в виртуальных помощников или алгоритмы рекомендаций”. В конечном счете, социальное обучение - один из самых мощных инструментов человечества, и данное исследование приближает нас к пониманию этой впечатляющей способности.
Университет Констанца. Пер.: PSYCHOL-OK.RU
