Компютрите, които имат чувство за разкаяние и могат да обмислят грешките си, ще могат да работят с хора много по-добре, отколкото конвенционалните машини, откриха италиански учени, цитирани от в. "Дейли телеграф".

Те вече са способни да се учат от грешките си, точно както и ние. Сега обаче учените откриха, че поведението на машините става още по-човешко, ако в системата им се въведе "чувство за съжаление". Освен това то би могло да сближи световете на хората и на компютрите.

Механизъм за вземане на решения

Компютърните програми, които имитират начина за вземане на решения на хората, се справят по-ефективно, когато използват механизма на разкаянието, докладват италианците в труда си, който ще помогне на икономистите да разберат влиянието на емоциите върху човешкото поведение. Пример за това е свръхактивното търгуване на наивните инвеститори или прекалено високото наддаване на търгове. Учените проследили как хората модифицират поведението си по време на стратегически игри, когато се замислят какъв ход е трябвало да направят, за да постигнат максимален успех, след като им бъдат съобщени ходовете на останалите участници.

Доктор Давиде Марчиори от университета в Тренто и Масимо Варглиен от венецианския университет "Ка фоскари" проучиха как това може да подобри работата на компютърните "невронни мрежи", които са моделирани по подобие на мозъка и които притежават способността да учат.

Преценка на миналите действия

Учените пишат в сп. "Сайънс", че въвеждането на механизъм, който наподобява чувството за съжаление като цяло, способността да се обмислят миналите действия и да се преценят възможностите за по-добри ходове, позволило на компютърните модели да предскажат човешкото поведение много по-точно от конвенционалните икономически теории, които карат на принципа на Едит Пиаф "не съжалявам за нищо".

"Разбирането на механизма, по който хората учат, ще ни помогне да разработим машини или изкуствен интелект, които да могат да общуват по-добре с хората", заяви д-р Варглиен. "Взаимодействието човек-машина е двустранно: от една страна, начинът, по който хората се адаптират към машините, а от друга, начинът, по който машините се адаптират към хората. Работата ни може да помогне за създаването на машини, които се адаптират по-добре към начина на хората да учат и общуват."

Заучаване в ретроспектива

Проучването разкри, че хората са no-скоро "рационализатори", отколкото логично мислещи същества. "Те учат в ретроспектива - вглеждат се в миналото, вместо да гледат напред. Това е логично - много е трудно да си представим всички възможни бъдещи усложнения и да предвидим как да се справим с тях. Много по-просто е да открием постфактум какво е трябвало да свършим. Тази закъсняла рационализация, макар и несъвършена и неефективна, е най-малкото практически полезна за същества с ограничена способност за мислене."

Той добави, че работата на екипа му допълва усилията да се обогати икономическата мисъл и теория с изследвания на хора чрез мозъчно сканиране в момента, в който взимат решения. "Естественото продължение на този труд ще е да се анализират някои интересни икономически аномалии, като например сврьхнаддаването на търгове, когато икономическата теория предрича, че не може да има търговия. При това трябва да се провери дали простите механизми, които очертахме, могат да допринесат за обясняването им."