Как виртуальные коровы помогают улучшить взаимодействие человека и робота

Исследователи разработали видеоигру, в которой участники управляют виртуальными животными, чтобы изучить алгоритм принятия решений человеком.

Международная команда исследователей создала уникальную игру, чтобы выяснить, как люди принимают решения при взаимодействии с другими объектами. Участники выполняли задачу по управлению виртуальным скотом, что позволило ученым изучить, как система координации движения (DPMP) может имитировать человеческое поведение при принятии решений. Эти модели нужны не только в эффективного взаимодействия с ИИ, но и улучшения методов передвижения роботов в будущем.

DPMP представляет собой математическую модель, используемую для понимания того, как человек координирует свои движения в зависимости от обстановки. Ранее считалось, что наш мозг формирует детализированные карты окружающей среды, которые затем используются для планирования движения. Однако недавние исследования показали, что на практике мы действуем иначе: вместо создания сложного плана мы стремимся к цели, учитывая препятствия по ходу движения. Эта концепция подтолкнула ученых к разработке новой модели, которая позволяет точно предсказывать, как человек будет двигаться в зависимости от окружающих условий.

Участникам предлагалось выполнить два варианта задания: загонять одну корову или стадо из нескольких коров в загон. Команда отслеживала порядок, в котором игроки направляли животных, а затем вводила данные в модель DPMP, чтобы понять, может ли она воспроизвести поведение игроков. Оказалось, что модель успешно предсказывала выбор участников в 80% случаев.