導讀 國際象棋大師通常被認為是遠見卓識的典范。但是其他人是否可以通過適度的練習學會更長遠地思考?為了解決這個問題，一組認知科學家創(chuàng)建了一
國際象棋大師通常被認為是遠見卓識的典范。但是其他人是否可以通過適度的練習學會更長遠地思考?
為了解決這個問題，一組認知科學家創(chuàng)建了一個計算模型，揭??示了我們規(guī)劃未來事件的能力。這項工作增強了我們對影響決策的因素的理解，并展示了我們?nèi)绾瓮ㄟ^實踐提高我們的計劃技能。
這項由紐約大學神經(jīng)科學中心的科學家進行并發(fā)表在《自然》雜志上的研究集中在“計劃深度”——個人提前思考的步驟數(shù)量——在決策中的作用。
“雖然人工智能在解決復雜的規(guī)劃問題方面取得了令人矚目的進展，但人們對人類規(guī)劃的性質(zhì)和深度的了解卻少之又少，”紐約大學神經(jīng)科學與心理學教授、該論文的資深作者馬偉吉解釋道。“我們的工作表明，即使是相對適度的實踐也可以提高規(guī)劃的深度，從而豐富了這一知識體系。”
人們早就確定，人類智能的一個標志是能夠規(guī)劃未來的多個步驟。然而，熟練的決策者是否比新手提前計劃了更多的步驟還不太清楚。這是因為衡量這種能力的方法(例如，涉及棋盤游戲的實驗)有明顯的缺點——部分原因是它們不能可靠地估計計劃深度。
Nature論文的作者讓人們玩一個相對簡單的游戲——一種更復雜的井字游戲——仍然需要玩家深入計劃(即提前多步)。然后，為了準確了解人們在思考游戲下一步時的想法，作者設計了一個基于 AI 原理的計算機模型。該模型允許他們描述并隨后預測人們在游戲中面對新情況時所采取的行動。
“在這個計算模型中，玩家在腦海中構建一個‘決策樹’，就像你為復雜的旅行路線計劃多種可能的場景一樣，”馬解釋道。
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