Utilizzando un quadro matematico con radici nell'intelligenza artificiale e nella robotica, i ricercatori hanno scoperto il processo di come le persone prendono decisioni in gruppo.
I ricercatori hanno anche scoperto di poter prevedere la scelta di una persona più spesso rispetto ai metodi descrittivi più tradizionali.
In grandi gruppi di membri essenzialmente anonimi, le persone fanno delle scelte basate su un modello della "mente del gruppo" e su una simulazione in evoluzione di come una scelta influenzerà quella mente teorizzata, lo studio trova.
"I nostri risultati sono particolarmente interessanti alla luce del ruolo crescente dei social media nel dettare il modo in cui gli esseri umani si comportano come membri di gruppi particolari", afferma l'autore senior Rajesh Rao, professore alla Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering dell'Università di Washington e co-direttore del Center for Neurotechnology.
"Possiamo quasi intravedere una mente umana e analizzarne il meccanismo computazionale sottostante per prendere decisioni collettive".
Le nostre azioni e il gruppo
"Nei forum online e nei gruppi di social media, le azioni combinate di membri di gruppi anonimi possono influenzare la tua prossima azione e, al contrario, la tua azione può cambiare il comportamento futuro dell'intero gruppo", afferma Rao.
I ricercatori volevano scoprire quali meccanismi sono in gioco in contesti come questi.
Nel documento, spiegano che il comportamento umano si basa su previsioni di futuri stati dell'ambiente - una migliore ipotesi su cosa potrebbe accadere - e il grado di incertezza su tale ambiente aumenta "drasticamente" in contesti sociali. Per prevedere cosa potrebbe accadere quando è coinvolto un altro essere umano, una persona crea un modello della mente dell'altro, chiamato teoria della mente, e quindi utilizza quel modello per simulare il modo in cui le proprie azioni influenzeranno quell'altra "mente".
Mentre questo atto funziona bene per le interazioni individuali, la capacità di modellare le menti individuali in un grande gruppo è molto più difficile. La nuova ricerca suggerisce che gli umani creano un modello medio di un rappresentante "mentale" del gruppo anche quando le identità degli altri non sono note.
Per studiare le complessità che sorgono nel processo decisionale di gruppo, i ricercatori si sono concentrati sul "compito di dilemma del volontario", in cui alcune persone sostengono alcuni costi a beneficio dell'intero gruppo. Esempi del compito includono il dovere di guardia, la donazione di sangue e il farsi avanti per fermare un atto di violenza in un luogo pubblico, spiegano nel documento.
Prevedere le decisioni
Per imitare questa situazione e studiare le risposte comportamentali e cerebrali, i ricercatori hanno messo i soggetti in una risonanza magnetica, uno per uno, e li hanno fatti giocare. Nel gioco, chiamato gioco di beni pubblici, il contributo del soggetto a un piatto comune di denaro influenza gli altri e determina ciò che tutti nel gruppo ottengono. Un soggetto può decidere di contribuire con un dollaro o decidere di "free-ride", ovvero non contribuire a ottenere la ricompensa nella speranza che altri contribuiscano al piatto.
Se i contributi totali superano un importo prestabilito, tutti ricevono indietro due dollari. I soggetti hanno giocato dozzine di round con altri che non hanno mai incontrato. All'insaputa dell'argomento, un computer che imita i precedenti giocatori umani ha effettivamente simulato gli altri.
"Possiamo quasi intravedere una mente umana e analizzarne il meccanismo computazionale di base per prendere decisioni collettive", afferma l'autore principale Koosha Khalvati, uno studente di dottorato presso la Scuola Allen. “Durante l'interazione con un gran numero di persone, abbiamo scoperto che gli umani cercano di prevedere le interazioni future del gruppo in base a un modello dell'intenzione di un membro del gruppo medio. È importante sottolineare che sanno anche che le loro azioni possono influenzare il gruppo. Ad esempio, sono consapevoli che anche se sono anonimi per gli altri, il loro comportamento egoistico ridurrebbe la collaborazione nel gruppo nelle interazioni future e potrebbe portare a risultati indesiderati. "
Nel loro studio, i ricercatori sono stati in grado di assegnare variabili matematiche a queste azioni e creare i propri modelli di computer per prevedere quali decisioni la persona potrebbe prendere durante il gioco. Hanno scoperto che il loro modello predice il comportamento umano in modo significativamente migliore rispetto al rafforzamento dei modelli di apprendimento, vale a dire quando un giocatore impara a contribuire in base a come il round precedente ha fatto o non ha pagato indipendentemente dagli altri giocatori e approcci descrittivi più tradizionali.
Dato che il modello fornisce una spiegazione quantitativa del comportamento umano, Rao si chiede se possa essere utile quando si costruiscono macchine interagire con gli umani.
"In scenari in cui una macchina o un software interagiscono con grandi gruppi di persone, i nostri risultati potrebbero essere validi alcune lezioni per l'IA," lui dice. "Una macchina che simula la" mente di un gruppo "e simula il modo in cui le sue azioni influenzano il gruppo può portare a un'intelligenza artificiale più umana, il cui comportamento è meglio allineato con i valori umani."
I risultati appaiono in Anticipi Scienza.
Informazioni sugli autori
Autore senior: Rajesh Rao, professore presso la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering dell'Università di Washington e co-direttore del Center for Neurotechnology. Autore principale: Koosha Khalvati, uno studente di dottorato alla Allen School.
Coautori aggiuntivi provengono da UC Davis; New York University; e l'Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod. Il National Institute of Mental Health, la National Science Foundation e la Templeton World Charity Foundation hanno finanziato il lavoro.
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