Чтобы ориентироваться по карте метро, человеческому мозгу приходится создавать и решать многоуровневые задачи. В отличие от искусственного интеллекта мы не просчитываем сразу все возможные варианты событий, а рассуждаем от общего к частному.
Учёные из Оксфордского университета совместно с компанией Google DeepMind, специализирующейся на разработке алгоритмов машинного обучения, изучили, как принимаются сложные решения на примере маршрута поездки в метро. Полученные данные, опубликованные в журнале Neuron, помогут сделать алгоритмы искусственного интеллекта более совершенными.
Учёные предложили двадцати двум испытуемым поиграть в игру, где необходимо добраться до пункта назначения в виртуальном метро, отдалённо напоминающем лондонскую подземку. При помощи функциональной МРТ учёные увидели, что во время навигации участники больше фокусируются на линиях, чем на отдельных станциях. Соответственно, активность головного мозга повышалась с увеличением количества линий метро, а не промежуточных станций.
Кроме этого, прослеживалась совершенно чёткая активация медиальной префронтальной коры, которая обычно задействована в процессах планирования, и премоторной коры, которая моделирует воображаемые и реальные движения. Интересно, что некоторые части коры возбуждались больше по мере приближения к цели. Такими частями оказались вентромедиальная префронтальная кора и гипоталамус.
«Основная идея исследования заключалась в том, чтобы понять, как люди и животные принимают сложные решения. Мы решили попробовать найти алгоритмы решения сложных задач из повседневной жизни. Довольно часто это становится возможным, благодаря нейронаукам», — говорит Жан Балажер (Jan Balaguer), один из соавторов статьи.
Текст: Алексей Паевский