Вчені з Хайфського Техніона, що знаходиться в Ізраїлі, створили модель машинного навчання BEAST-GB, яка з точністю 96% прогнозує вибір людини в умовах невизначеності та ризику. Результати роботи опубліковані у журналі Nature Human Behavior.

Проблема передбачення того, як люди ухвалюють рішення в ситуаціях ризику, є ключовою для поведінкових наук. Така здатність може стати основою для програм, що допоможуть підвищити якість рішень як на індивідуальному, так і на суспільному рівнях.

Розробка базується на концепції BEAST (Best Estimate and Sampling Tools) — поведінковій моделі, що ґрунтується на психологічних теоріях. BEAST-GB поєднує ці підходи з алгоритмами машинного навчання. За словами авторів, люди при виборі використовують комбінацію стратегій — від уникнення найгірших наслідків до зменшення ймовірності швидкого жалю про зроблене.

Дослідники перетворили ці стратегії на математичні «поведінкові характеристики», які відображають чутливість людини до певних факторів під час ухвалення рішення. Разом з описами завдань ці характеристики були інтегровані в алгоритм, що дозволило машинному навчанню виявляти закономірності у виборі.

BEAST-GB не лише перевершила більшість чинних моделей (їхня точність зазвичай становить 30−50%), але й змогла успішно передбачати рішення на нових даних, на яких раніше не навчалася. Це свідчить про здатність системи вловлювати універсальні патерни людської поведінки.

Источник: noworries.news