Ученые давно пытаются понять, как люди и животные принимают решения, учась на ошибках и учитывая последний опыт. Но традиционные модели часто упускают важные детали, потому что предполагают, что мы всегда действуем оптимально, анализируя прошлое.

Новое исследование, опубликованное в журнале Nature, предлагает свежий взгляд на этот процесс.

Вместо того чтобы строить теории о том, как мозг должен учиться, ученые использовали миниатюрные искусственные нейросети, чтобы выяснить, как он на самом деле принимает решения — даже если они далеки от идеальных.

Мы не стали заранее решать, как мозг должен работать, а просто позволили данным говорить самим за себя, — объясняет Марсело Маттар, один из авторов работы. — Это как детективное расследование: мы наблюдаем за реальным поведением и находим закономерности, которые раньше ускользали от науки.

Ключевая идея — крошечные нейросети. Они намного проще тех, что используются в коммерческом ИИ, но при этом точнее предсказывают выбор животных, чем классические модели.

Почему? Потому что они улавливают не только рациональные, но и «нелогичные» решения.

Большие нейросети, как у ChatGPT, отлично предсказывают поведение, но их механизмы — черный ящик, — говорит соавтор Маркус Бенна. — А наши маленькие сети можно разобрать по винтикам и понять, как именно они приходят к выводам.

Модель ученых успешно предсказала решения людей, обезьян и крыс, включая явно неоптимальные. Более того, она показала, что каждый испытуемый использует уникальные стратегии — как отпечатки пальцев в мышлении.

Если медицина уже учитывает индивидуальные особенности тела, то психологии и нейронауке еще предстоит это освоить, — заключает Маттар. — Понимание таких различий может изменить подход к ментальному здоровью.

Где пригодится:

• Психотерапия — выявление индивидуальных когнитивных искажений у пациентов.
• Образование — адаптация методик под разные стили обучения.
• Маркетинг — прогнозирование реального, а не «идеального» поведения потребителей.
• ИИ — создание более прозрачных алгоритмов для медицины и финансов.

Исследование ограничено лабораторными условиями: задачи вроде выбора между двумя кнопками упрощают реальную жизнь, где факторов больше. Кроме того, крошечные нейросети хоть и интерпретируемы, но могут не масштабироваться на сложные сценарии.

Ранее ученые выяснили, что пожилые люди часто принимают финансовые решения под влиянием других людей.