O nouă rețea neuronală ia decizii la fel ca un om

Oamenii iau aproape 35.000 de decizii în fiecare zi. Fiecare decizie implică analizarea opțiunilor, amintirea unor scenarii anterioare similare și un sentiment rezonabil de încredere în alegerea corectă.

Ceea ce poate părea o decizie pripită este de fapt rezultatul adunării de dovezi din mediul înconjurător. Adesea, aceeași persoană ia decizii diferite în aceleași scenarii și în momente diferite.

• O gaură neagră masivă din Universul timpuriu, surprinsă în timp ce trage „un pui de somn”
• Telescopul Webb a găsit o populație neobișnuit de mare de asteroizi între Jupiter și Marte

Rețelele neuronale fac contrariul, luând aceleași decizii de fiecare dată. Acum, cercetătorii de la Georgia Tech din laboratorul profesorului asociat Dobromir Rahnev le antrenează pentru a lua decizii mai asemănătoare cu cele ale oamenilor.

Potrivit cercetătorilor, această știință a procesului decizional uman abia acum este aplicată învățării automate, însă dezvoltarea unei rețele neuronale chiar mai aproape de creierul uman real ar putea să o facă mai fiabilă.

Într-o lucrare publicată în Nature Human Behaviour, o echipă de la Facultatea de Psihologie dezvăluie o nouă rețea neuronală antrenată să ia decizii similare cu cele ale oamenilor.

Rețelele neuronale iau aceleași decizii de fiecare dată

„Rețelele neuronale iau o decizie fără să vă spună dacă sunt sau nu încrezătoare în decizia lor”, a declarat Farshad Rafiei, care și-a obținut doctoratul în psihologie la Georgia Tech. „Aceasta este una dintre diferențele esențiale față de modul în care oamenii iau decizii”.

Echipa și-a antrenat rețeaua neuronală pe cifre scrise de mână dintr-un set de date renumit din domeniul informaticii numit MNIST și i-a cerut să descifreze fiecare număr. Pentru a determina acuratețea modelului, ei l-au rulat cu setul de date original și apoi au adăugat zgomot cifrelor pentru a le face mai greu de distins pentru oameni.

Pentru a compara performanța modelului cu cea a oamenilor, aceștia și-au antrenat modelul (precum și alte trei modele: CNet, BLNet și MSDNet) pe setul de date MNIST original, fără zgomot, dar le-au testat pe versiunea cu zgomot utilizată în experimente și au comparat rezultatele celor două seturi de date.

Modelul cercetătorilor s-a bazat pe două componente cheie: o rețea neuronală bayesiană (BNN), care utilizează probabilitatea pentru a lua decizii, și un proces de acumulare a dovezilor care ține evidența dovezilor pentru fiecare alegere. BNN produce răspunsuri care sunt ușor diferite de fiecare dată. Pe măsură ce adună mai multe dovezi, procesul de acumulare poate favoriza uneori o alegere și alteori alta.

Odată ce există suficiente dovezi pentru a decide, RTNet oprește procesul de acumulare și ia o decizie.

Povara cognitivă a deciziilor

Cercetătorii au cronometrat, de asemenea, viteza de luare a deciziilor a modelului pentru a vedea dacă acesta urmează un fenomen psihologic numit „compromisul viteză-precizie”, conform căruia oamenii sunt mai puțin preciși atunci când trebuie să ia decizii rapid.

Odată ce au obținut rezultatele modelului, le-au comparat cu rezultatele oamenilor. Șaizeci de studenți de la Georgia Tech au vizualizat același set de date și și-au împărtășit încrederea în deciziile lor, iar cercetătorii au constatat că rata de precizie, timpul de răspuns și modelele de încredere erau similare între oameni și rețeaua neuronală.

Modelul echipei nu numai că a depășit toate modelele deterministe rivale, dar a fost, de asemenea, mai precis în scenarii cu viteză mai mare datorită unui alt element fundamental al psihologiei umane: RTNet se comportă ca oamenii.

Echipa de cercetare speră să antreneze rețeaua neuronală pe seturi de date mai variate pentru a-i testa potențialul. De asemenea, se așteaptă să aplice acest model altor rețele neuronale pentru a le permite să raționalizeze mai mult ca oamenii. În cele din urmă, algoritmii nu vor putea doar să emuleze abilitățile noastre decizionale, ci ar putea chiar să ajute la descărcarea unei părți din povara cognitivă a celor 35 000 de decizii pe care le luăm zilnic, scrie EurekAlert.

Vă recomandăm să mai citiți și:

Coloniile de furnici se comportă similar cu o rețea neuronală

Inteligenţa artificială nu mai are nevoie de oameni. Google A.I. îşi crează propria sa reţea neuronală artificială

Cât i-a trebuit unui super computer să imite o secundă din activitatea neuronală a creierului uman?

Pot algoritmii să detecteze sarcasmul?