Les grands maîtres d’échecs sont souvent présentés comme la quintessence de la pensée d’avenir. Mais d’autres, avec un peu de pratique, peuvent-ils apprendre à penser furthermore loin ?
En abordant cette dilemma, une équipe de scientifiques cognitifs a créé un modèle informatique qui révèle notre capacité à planifier des événements futurs. Le travail améliore notre compréhension des facteurs qui influent sur la prise de décision et montre comment nous pouvons améliorer nos compétences en planification par la pratique.
La recherche, menée par des scientifiques du Heart for Neural Science de l’Université de New York et rapportée dans la revue Character, se concentre sur le rôle de la “profondeur de planification” – le nombre d’étapes qu’un individu anticipe – dans la prise de décision.
“Alors que l’intelligence artificielle a fait des progrès impressionnants dans la résolution de problèmes de planification complexes, on comprend beaucoup moins la character et la profondeur de la planification chez les gens”, explique Wei Ji Ma, professeur de neurosciences et de psychologie à NYU et auteur principal de l’article. “Notre travail s’ajoute à cet ensemble de connaissances en montrant que même une quantité relativement modeste de pratique peut améliorer la profondeur de la planification.”
Il est établi depuis longtemps que l’une des caractéristiques de l’intelligence humaine est la capacité de planifier plusieurs étapes dans le futur. Cependant, il est moins clair si les décideurs expérimentés planifient ou non in addition d’étapes à l’avance que les novices. En effet, les méthodes de mesure de cette aptitude (par exemple, les expériences impliquant des jeux de société) présentent des lacunes notables, en partie parce qu’elles n’estiment pas de manière fiable la profondeur de planification.
Les auteurs de l’article de Character ont demandé aux gens de jouer à un jeu relativement easy – une variation in addition sophistiquée du tic-tac-toe – qui exigeait toujours que les joueurs planifient en profondeur (c’est-à-dire plusieurs étapes à venir). Ensuite, pour comprendre précisément ce qui se passe dans l’esprit des gens lorsqu’ils pensent à leur prochain coup dans ce jeu, les auteurs ont conçu un modèle informatique basé sur les principes de l’IA. Le modèle leur permet de décrire puis de prédire les mouvements que les gens font facial area à de nouvelles circumstances dans le jeu.
“Dans ce modèle informatique, les joueurs construisent un” arbre de décision “dans leur tête de la même manière que vous pourriez planifier plusieurs scénarios possibles pour un itinéraire de voyage complexe”, explique Ma.
Ici, leurs calculs ont montré que le comportement humain peut être capturé à l’aide d’un modèle cognitif informatique basé sur un algorithme de recherche heuristique, qui trace une séquence de mouvements prometteurs pour les deux joueurs.
Pour valider le modèle, les chercheurs ont mené une série d’expériences comportementales avec des contributors humains. Plus précisément, ils ont suivi la façon dont les joueurs planifiaient leurs mouvements dans différents scénarios tout en testant leur mémoire et leur capacité à apprendre et à reconstruire leurs expériences de jeu. De as well as, l’équipe a mené une expérience de examination de Turing dans laquelle les observateurs, qui avaient déjà joué au jeu, ont été invités à déterminer si les séquences de mouvements dont ils étaient témoins étaient générées par le modèle ou par des joueurs humains. Ces observateurs n’ont pu faire la distinction correcte qu’environ la moitié du temps, ce qui suggère que le modèle prend des décisions similaires à celles qu’un humain prendrait. Plusieurs de ces expériences peuvent être jouées en ligne en allant sur le web-site World-wide-web du laboratoire de Ma.
Dans l’ensemble, leurs résultats ont montré qu’une meilleure planification est motivée par la capacité à reconnaître les modèles avec furthermore de précision et en moins de temps – des résultats qui indiquent les avantages de la pratique et de l’expérience.
“On sait que les capacités cognitives peuvent s’améliorer à l’âge adulte grâce à la pratique”, notice Ma. “Ces résultats montrent que même une quantité relativement modeste de pratique peut améliorer la profondeur de la planification. Cela ouvre de nouvelles voies de recherche. Par exemple, nous pouvons utiliser ces méthodes pour étudier le développement des capacités de planification chez les enfants, ou tester si les capacités de planification peut être conservé dans la vieillesse. Bien sûr, il est également vital que nous connections la planification en laboratoire à la planification dans la vie réelle.
Les autres auteurs de l’article sont : Bas van Opheusden, étudiant au doctorat à l’Université de New York au minute de l’étude et maintenant chercheur à Standard Clever Ionatan Kuperwajs, doctorant à NYU Gianni Galbiati, chercheur à la NYU au second de l’étude et maintenant directeur de la recherche et du développement chez Vidrovr Zahy Bnaya, chercheur postdoctoral au Center for Neural Science de NYU et Yunqi Li, chercheur à l’Université de New York au second de l’étude et actuellement doctorant à l’Université de Stanford.
La recherche a été soutenue par des subventions de la Nationwide Science Basis (IIS-1344256, DGE1839302).