NHB: Как мозг находит выход, когда вариантов слишком много
Ученые выяснили, как люди принимают решения, когда не могут учесть все варианты.

Человеческий мозг умеет решать сложные задачи. Один из секретов в том, что мы разбиваем проблему на части и решаем их по очереди. Например, чтобы купить кофе, мы не думаем сразу обо всем: сначала выходим из офиса, потом идем в кафе, затем заказываем напиток. Если лифт сломан, просто меняем первый шаг — остальное остается без изменений.
Ученые давно знают, что люди так действуют, но им сложно было придумать эксперимент, который точно покажет, как именно мы принимаем решения. Исследователи из MIT нашли способ. Они предложили добровольцам представить, как мяч движется по лабиринту, хотя сам мяч не видно. Человек не может просчитать все варианты, но справляется, используя две стратегии:
- Иерархическое мышление — разбивает путь на этапы: сначала определяет, куда мяч повернул на первом повороте, потом на втором.
- Контрфактическое мышление — если
что-то не сходится, возвращается назад и проверяет, не ошибся ли.
Контрфактическое мышление — это когда человек представляет, что было бы, если бы он поступил иначе ( «Если бы я свернул направо, а не налево…»). В исследовании это проявляется, когда участник возвращается к предыдущему этапу, чтобы проверить свою догадку.
Ученые создали компьютерную модель, которая предсказывала, как люди будут ошибаться. Оказалось, большинство сначала использует иерархический подход, но иногда переключается на контрфактический — если уверены, что хорошо запомнили звуковые подсказки.
Когда ту же задачу дали нейросети, она вела себя так же, только если ее искусственно ограничивали — например, ухудшали память. Это подтверждает: люди действуют рационально в рамках своих возможностей.
Результаты опубликованы в издании Nature Human Behaviour.
Этот эксперимент помогает понять, как люди принимают решения в условиях неопределенности. Например, водитель на сложной развязке не просчитывает все траектории, а выбирает общее направление и корректирует его по ходу. Такой подход можно использовать в ИИ: если научить алгоритмы работать с ограничениями, как человек, они станут гибче. Также исследование полезно для когнитивной психологии — оно показывает, как мозг экономит ресурсы.
Эксперимент искусственный: в жизни люди редко сталкиваются с задачами вроде «проследи невидимый мяч». Неясно, насколько эти выводы применимы к реальным ситуациям, где факторов больше. Кроме того, модель не учитывает эмоции — а они сильно влияют на выбор стратегии.
Ранее ученые выяснили, что чем выше скорость принятия решения, тем в большей степени оно предвзятое.