המוח האנושי טוב מאוד בפתרון בעיות מורכבות. אחת הסיבות לכך היא שבני אדם יכולים לפרק בעיות למשימות משנה הניתנות לניהול שקל לפתור אחת בכל פעם.
זה מאפשר לנו להשלים משימה יומית כמו לצאת לקפה על ידי פריצתו לצעדים: לצאת מבניין המשרדים שלנו, ניווט לבית הקפה, ופעם שם, קבלת הקפה. אסטרטגיה זו עוזרת לנו להתמודד עם מכשולים בקלות. לדוגמה, אם המעלית נשברת, אנו יכולים לשנות את האופן בו אנו יוצאים מהבניין מבלי לשנות את הצעדים האחרים.
אמנם קיימות ראיות התנהגותיות רבות המדגימות את מיומנותם של בני אדם במשימות מורכבות אלה, אך קשה היה לתכנן תרחישים ניסיוניים המאפשרים אפיון מדויק של האסטרטגיות החישוביות בהן אנו משתמשים כדי לפתור בעיות.
במחקר חדש, חוקרי MIT עיצבו בהצלחה כיצד אנשים מפרסים אסטרטגיות קבלת החלטות שונות כדי לפתור משימה מסובכת – במקרה זה, חוזים כיצד כדור יעבור במבוך כאשר הכדור מוסתר מהעין. המוח האנושי אינו יכול לבצע משימה זו בצורה מושלמת מכיוון שאי אפשר לעקוב אחר כל המסלולים האפשריים במקביל, אך החוקרים מצאו שאנשים יכולים לבצע ביצועים טובים באופן סביר על ידי אימוץ גמישות של שתי אסטרטגיות המכונות הנמקה היררכית והנמקה נגדית.
החוקרים הצליחו גם לקבוע את הנסיבות בהן אנשים בוחרים בכל אחת מהאסטרטגיות הללו.
מה שבני האדם מסוגלים לעשות הוא לפרק את המבוך לסעיפים קטנים ואז לפתור כל שלב באמצעות אלגוריתמים פשוטים יחסית. באופן יעיל, כאשר אין לנו את האמצעים לפתור בעיה מורכבת, אנו מצליחים באמצעות היוריסטיקות פשוטות יותר שמבצעות את העבודה. "
Mehrdad Jazayeri, פרופסור למדעי המוח והקוגניטיביות, חבר במכון McGovern של MIT לחקר מוח, חוקר במכון הרפואי של הווארד יוז, ומחבר הבכיר של המחקר
Mahdi Ramadan PhD '24 והסטודנט לתארים מתקדמים צ'נג טאנג הם המחברים המובילים של העיתון, המופיע היום ב התנהגות אנושית טבעיתו Nicholas Watters PhD '25 הוא גם מחבר משותף.
אסטרטגיות רציונליות
כאשר בני אדם מבצעים משימות פשוטות שיש להן תשובה נכונה ברורה, כמו סיווג חפצים, הם מתפקדים היטב. כאשר המשימות הופכות מורכבות יותר, כמו תכנון טיול בבית הקפה האהוב עליך, יתכן שכבר תהיה תשובה אחת מעולה בבירור. ובכל שלב יש הרבה דברים שיכולים להשתבש. במקרים אלה, בני אדם טובים מאוד לעבוד על פיתרון שיבצע את המשימה, למרות שזה אולי לא הפיתרון האופטימלי.
פתרונות אלה כוללים לעתים קרובות קיצורי דרך לפתרון בעיות, או היוריסטיקה. שני בני אדם היוריסטיים בולטים מסתמכים בדרך כלל הם הנמקה היררכית ונגדית. הנמקה היררכית היא תהליך פירוק הבעיה לשכבות, החל מהגנרל וממשיך לפרטים. הנמקה נגדית כרוכה בדמיון מה היה קורה אם היית עושה בחירה אחרת. אמנם אסטרטגיות אלה ידועות, אך מדענים לא יודעים הרבה על האופן בו המוח מחליט באיזה מהן יש להשתמש במצב נתון.
"זו באמת שאלה גדולה במדע הקוגניטיבי: כיצד אנו פותרים בעיות בצורה תת-אופטימלית, על ידי צאתם עם היוריסטיקה חכמה שאנו משרשרת יחד באופן שבסופו של דבר מתקרבים לנו עד שנפתור את הבעיה?" ג'זאיירי אומר.
כדי להתגבר על זה, ג'זאיירי ועמיתיו המציאו משימה שהיא פשוט מורכבת מספיק כדי לדרוש אסטרטגיות אלה, ובכל זאת די פשוטות כדי שניתן יהיה למדוד את התוצאות והחישובים שנכנסים אליהם.
המשימה מחייבת את המשתתפים לחזות את מסלול הכדור כשהוא עובר בארבעה מסלולי מסלול אפשריים במבוך. ברגע שהכדור נכנס למבוך, אנשים לא יכולים לראות איזה מסלול הוא נוסע. בשני צמתים במבוך הם שומעים רמז שמיעתי כאשר הכדור מגיע לנקודה זו. חיזוי מסלול הכדור הוא משימה שאי אפשר לבני אדם לפתור ברמת דיוק מושלמת.
"זה דורש ארבע הדמיות מקבילות במוחך, ואף אדם לא יכול לעשות זאת. זה מקביל לנהל ארבע שיחות בכל פעם", אומר ג'זאיירי. "המשימה מאפשרת לנו להשתמש במערכת האלגוריתמים הזו שבני האדם משתמשים בהם, מכיוון שאתה פשוט לא יכול לפתור אותה בצורה אופטימלית."
החוקרים גייסו כ -150 מתנדבים אנושיים להשתתף במחקר. לפני שכל נושא החל במשימת מעקב הכדור, החוקרים העריכו עד כמה הם יכולים להעריך את Times Spans של כמה מאות אלפיות השנייה, בערך משך הזמן שלוקח לכדור לנסוע לאורך זרוע אחת של המבוך.
עבור כל משתתף, החוקרים יצרו מודלים חישוביים שיכולים לחזות את דפוסי השגיאות שייראו עבור אותו משתתף (בהתבסס על מיומנות התזמון שלהם) אם הם היו מנהלים הדמיות מקבילות, תוך שימוש בהנמקה היררכית בלבד, הנמקה נגדית בלבד או שילובים של שתי אסטרטגיות ההנמקה.
החוקרים השוו את ביצועי הנבדקים עם תחזיות המודלים וגילו כי עבור כל נושא, ביצועיהם היו קשורים באופן הדוק ביותר למודל שהשתמש בהנמקה היררכית אך לעיתים עברו להנמקה נגדית.
זה מרמז שבמקום לעקוב אחר כל הנתיבים האפשריים שהכדור יכול היה לקחת, אנשים פירקו את המשימה. ראשית, הם בחרו בכיוון (שמאל או ימין), בו חשבו שהכדור פנה לצומת הראשון, והמשיכו לעקוב אחר הכדור כשפנה לתורו הבא. אם העיתוי של הצליל הבא ששמעו לא היה תואם לדרך שבחרו, הם היו חוזרים ומתעדנים את התחזית הראשונה שלהם – אלא רק חלק מהזמן.
חוזר לצד השני, המייצג מעבר להנמקה נגדית, מחייב אנשים לבדוק את זיכרונם מהגוונים ששמעו. עם זאת, מתברר כי זיכרונות אלה לא תמיד אמינים, והחוקרים גילו שאנשים החליטו אם לחזור או לא בהתבסס על כמה טוב הם מאמינים לזכרם.
"אנשים סומכים על פועלים נגד במידה שזה מועיל", אומר ג'זאיירי. "אנשים שלוקחים הפסד ביצועים גדול כאשר הם עושים פועלים נגד נמנעים מעשייתם. אבל אם אתה מישהו שממש טוב לאחזר מידע מהעבר האחרון, אתה יכול לחזור לצד השני."
מגבלות אנושיות
כדי לאמת עוד יותר את תוצאותיהם, החוקרים יצרו רשת עצבית ללימוד מכונה והכשירו אותה להשלמת המשימה. מודל למידת מכונה שהוכשר במשימה זו יעקוב אחר מסלול הכדור במדויק ויבצע את התחזית הנכונה בכל פעם, אלא אם כן החוקרים מטילים מגבלות על ביצועיו.
כאשר החוקרים הוסיפו מגבלות קוגניטיביות הדומות לאלה העומדות בפני בני אדם, הם גילו כי המודל שינה את האסטרטגיות שלו. כאשר הם חיסלו את יכולתו של המודל לעקוב אחר כל מסלולי המסלול האפשריים, היא החלה להשתמש באסטרטגיות היררכיות ונגדיות כמו בני אדם. אם החוקרים יפחיתו את יכולת זיכרון הזיכרון של המודל, הוא החל לעבור להיררכי רק אם היה חושב שזכרונו יהיה מספיק טוב כדי לקבל את התשובה הנכונה – בדיוק כמו שבני האדם עושים.
"מה שמצאנו הוא שרשתות מחקות התנהגות אנושית כאשר אנו מטילים עליהם את האילוצים החישוביים שמצאנו בהתנהגות אנושית", אומר ג'זאיירי. "זה באמת אומר שבני אדם פועלים באופן רציונלי תחת האילוצים שהם צריכים לתפקד תחת."
על ידי משתנה מעט בכמות ליקוי הזיכרון המתוכנת למודלים, החוקרים ראו גם רמזים כי נראה כי מיתוג האסטרטגיות מתרחש בהדרגה, ולא בנקודת ניתוק מובחנת. כעת הם מבצעים מחקרים נוספים כדי לנסות לקבוע מה קורה במוח ככל שמתרחשים שינויים באסטרטגיה.
המחקר מומן על ידי מלגת אייקון של ליסה ק. יאנג, ידידי מלגת הסטודנטים של מכון מקגוברן, מלגת המחקר הלאומית למדעי המדע, קרן סימונס, המכון הרפואי של הווארד יוז והמכון מקגוברן.
