7 Minutės
Žaidimas „akmuo, popierius, žirklės“ dažnai laikomas vaikų pramoga, tačiau neuromokslininkai jį naudoja kaip tikslų eksperimentinį įrankį, tiriant žmonių sprendimų priėmimą konkurencinėse situacijose. Nauji hiperskanavimo (hiperskanavimas) tyrimai rodo, kad smegenų natūralus polinkis remtis neseniais rezultatais iš tiesų mažina pasirodymą: laimėtojai slopina praeitį, o pralaimėtojai prie jos prisiriša.
Paprasta strategija, kurios dauguma ignoruoja
Matematiškai geriausia taktika kartojamose akmuo–popierius–žirklės partijose yra būti neprognozuojamu. Jei abu žaidėjai renkasi atsitiktinai pagal tiksliai apibrėžtą tikimybės pasiskirstymą, nė vienam neatsiranda pranašumo. Tai lengva pasakyti, bet labai sunku įgyvendinti praktikoje. Žmogiškas sprendimų priėmimas linkęs kartotis: žaidėjai per dažnai linkę naudoti tam tikrą pasirinkimą, vengti tikslios pasikartojimo arba bandyti „išskaityti“ priešininko paskutinį ėjimą. Visos šios tendencijos atveria galimybes išnaudojimui ir strateginiam prisitaikymui.
Didelio masto eksperimente, aprašytame žurnale Social Cognitive and Affective Neuroscience, mokslininkai surinko maždaug 15 000 raundų akmuo–popierius–žirklės daugybėje žaidėjų porų. Rezultatai buvo stebėtinai nuoseklūs: daugiau nei pusė dalyvių rodė polinkį dažniau rinktis akmenį, popierius buvo antras pagal populiarumą, o žirklės buvo mažiausiai mėgiamos. Taip pat pastebėta, kad žaidėjai kur kas dažniau vengė tiesioginių pasikartojimų nei numatytų atsitiktinumo modelių: vietoje to, kad pakartotų tą patį ėjimą, dauguma keisdavo pasirinkimą kitame raunde.
Tokie pasikartojimo ir pasirinkimo nuokrypiai yra svarbūs tiek teorinei žaidimų analizei (pvz., mišrių strategijų ir Nash pusiausvyros koncepcijoms), tiek praktiniam konkurenciniam elgesiui. Elgsenos ekonomika ir eksperimentinė psichologija rodo, kad žmonės dažnai naudoja heuristikas — paprastas taisykles, kurios supaprastina sprendimų procesą, bet tuo pačiu įveda sistemingų klaidų. Šiuo atveju heuristika „remtis paskutiniu ėjimu“ veikia kaip bendras socialinis įprotis, kurį neuromokslas gali išmatuoti ir interpretuoti.
Kaip tyrėjai fiksavo smegenų veiklą žaidimo metu
Norėdami išsiaiškinti šių šališkumų neuralius pagrindus, autoriai naudojo hiperskanavimą — tuo pačiu metu fiksavo dviejų sąveikaujančių žmonių smegenų aktyvumą. Hiperskanavimas suteikia dinamišką vaizdą apie socialinį sprendimų priėmimą, kurio vieno smegenų tyrimai negali atskleisti. Ankstesniuose hiperskanavimo darbuose dažnai nagrinėta bendradarbiavimo eiga — tokiose situacijose prognozuojamumas padeda partneriams koordinuotis — tuo tarpu šis tyrimas koncentravosi į konkurenciją, kur neprognozuojamumas tampa pranašumu.
Poros žaidėjų atliko šimtus raundų kompiuteriu, o jų smegenų signalai buvo nuolat registruojami. Nors konkretus naudojamas įrašų metodas gali skirtis pagal eksperimentą (pvz., elektroencefalografija, funkcinis artimųjų infraraudonųjų spindulių spektrinis fNIRS arba kiti neinvaziniai metodai), hiperskanavimo privalumas tas, kad leidžia lyginti sinchronizuotus dviejų smegenų atsakus realiu laiku. Duomenų analizė parodė, kad mokslininkai galėjo nuspėti žaidėjo artėjantį pasirinkimą pagal smegenų aktyvumą dar prieš aiškų motorinį atsaką.
Neuraliniai parašai ne tik apėmė informaciją apie sprendimą, kuris buvo ruošiantis, bet ir nešė žinią apie tai, kas įvyko ankstesniame raunde: tiek apie paties žaidėjo paskutinį ėjimą, tiek apie priešininko. Tai reiškia, kad smegenų dinamika vienu metu reprezentuoja kintančią sprendimo eigą ir trumpalaikę atmintį — dvi komponentes, kurių santykis lemia, ar elgesys bus labiau schematiškas, ar labiau atsitiktinis.
Sprendimai, atmintis ir pergalės kaina pergalviaujant mintis
Šie neuraliniai pėdsakai atskleidžia svarbų elgesio aspektą: žmonės natūraliai pasikliauna neseniai nutikusiais įvykiais priimdami sprendimus. Mąstymo būdas „jis žaidė akmenį paskutinį kartą, tai ką aš turiu dabar daryti?“ yra smegenų linkstamas modelis. Tačiau konsultacija su praeitimi ne visada yra naudinga. Tyrimas atrado reikšmingą asimetriją: pralaimėjusių žaidėjų smegenyse sprendimo metu buvo ryškesnė informacija apie ankstesnį raundą, tuo tarpu laimėtojų smegenys tokio informacijos nešė mažiau. Kitaip tariant, sėkmingesni žaidėjai buvo mažiau paveikti artimos istorijos; mažiau sėkmingi — perkeldavo paskutinio raundo informaciją į šiuolaikinį sprendimą, ir ši tendencija prognozavo prastesnius rezultatus.
Toks atradimas turi platesnes implikacijas už paprastą kiemo pasididžiavimą: nuo finansų rinkų prekiautojų iki karinių strategų, priešininko nuspėjimas yra esminis konkurencinio pranašumo elementas. Tačiau šis tyrimas siūlo paradoksą: bandymas „apmąstyti“ priešininko elgesį remiantis nesenais rezultatais gali padaryti jus labiau nuspėjamu, o ne mažiau. Daugelyje situacijų optimalus ėjimas yra nutrūkti grandinei ir elgtis statistiškai atsitiktinai — taikyti mišrią strategiją, artimą Nash pusiausvyrai.
Psichologiniu požiūriu, tai susiję su pažintinėmis šališkumais, kaip antai derbio klaida (angl. gambler's fallacy), įtvirtinimas (anchoring) ir priešininko perskaitymo iliuzija. Pralaimėjimas dažnai sustiprina emocinį paaiškinimą: žmogus linkęs „atsigriebti“, tikisi, kad pralaimėtas ėjimas nulems kitą sprendimą, todėl koreguoja elgesį remdamasis emociniu atsaku, o ne optimalia statistika. Tuo tarpu laimėjimas gali leisti trumpam „nutraukti“ šią grandinę — kai žaidėjas laimi, jis mažiau linkęs koreguoti savo elgesį pagal paskutinį rezultatą, todėl išlieka sunkiau nuspėjamas.
Mokslo kontekstas ir tolimesnės kryptys
Ši tyrimų sritis yra socialinių neuromokslų, sprendimų teorijos ir elgsenos ekonomikos sankirtoje. Hiperskanavimas plečia mūsų priemonių rinkinį interaktyviajai pažinčiai tirti, leidžiant realiu laiku matyti, kaip dvi smegenys reaguoja ir prisitaiko viena prie kitos. Ateities darbai galėtų išplėsti šiuos metodus į sudėtingesnius konkurencinius žaidimus, kur ilgesnių laikotarpių modelių sekimas yra strategiškai naudingas, arba taikyti juos realaus pasaulio, didelio statymo kontekstuose — derybose, diplomatijoje, sporte ar finansų rinkose.
Esami eksperimentai specialiai naudojo minimalų žaidimo modelį — tris pasirinkimus ir paprastus apmokėjimus — tam, kad izoliuotų bazinius sprendimo principus. Toks aiškumas yra vertingas: jis parodo, kurie neuraliniai signalai atitinka polinkį pasikliauti trumpalaike atmintimi, o kurie rodo tikrą atsitiktinį pasirinkimą. Tolimesni tyrimai galėtų derinti hiperskanavimą su skaičiavimo modeliavimu (computational modeling), kad susietų neuralią dinamiką su konkrečiais sprendimo algoritmais, taip pat išbandyti intervencijas — pavyzdžiui, neurofeedback, mokymus ar programinės įrangos sprendimus — kurie padėtų žmonėms taikyti labiau atsitiktines strategijas, kai tai yra pageidaujama.
Techniniu požiūriu, naudinga integruoti įvairius duomenų šaltinius: elgesio logus, laiko žymes, fiziologinius rodiklius (pvz., širdies ritmą ar odos laidumą) ir neinvazinius smegenų įrašus. Toks daugiasluoksnis požiūris pagerintų priežastinį supratimą apie tai, kaip emocijos, kognicija ir socialinė dinamika kartu formuoja sprendimus konkurencinėse sąveikose.
Implikacijos bendradarbiavimui ir konkurencijai
Įdomu tai, kad ta pati tendencija remtis ankstesniais įvykiais gali būti naudinga bendradarbiavimo kontekstuose, kur prognozuojamumas padeda partneriams sinchronizuoti veiksmus. Smegenų polinkis remtis neseniais rezultatais atspindi universalią heuristiką, kuri daugeliu atvejų yra adaptacinė — ji taupo kognityvinius išteklius ir palengvina socialinę kooperaciją. Tačiau konkurencinėse situacijose, kur sėkmę lemia būtent atsitiktinumas ir neprognozuojamumas, ši heuristika tampa trūkumu.
Praktiniai patarimai yra paprasti ir paradoksiški: kai jums reikia būti nenuspėjamu, nustokite per daug analizuoti paskutinį raundą. Pastovus susikoncentravimas į neseniai atliktus ėjimus daro jūsų modelius aptinkamus ir išnaudojamus. Mokymai, kurie moko žmones atpažinti ir nukreipti šį impulsą, arba naudojimasis išoriniu atsitiktinimo generatoriumi (pvz., kompiuterinė atsitiktinių skaičių seka ar paprasčiausias atsitiktinių instrukcijų generatorius) gali pagerinti pasirodymą žaidimuose ar užduotyse, kur nenuspėjamumas yra vertingas resursas.
Technologiniai sprendimai — nuo paprastų atsitiktinių generatorių iki sudėtingesnių mašininio mokymosi priemonių, kurios simuliuoja optimalų mišrią strategijų pasiskirstymą — gali būti integruoti tiek mokyme, tiek realaus laiko pagalboje. Be to, grįžtamasis ryšys apie smegenų veiklos modelius (neurofeedback) galėtų padėti asmenims sąmoningai mažinti reakciją į paskutinius įvykius ir taip sumažinti per daug įtvirtintą elgesį.
Expert Insight
Dr. Maria Chen, kognityvinė neuromokslininkė, tyrinėjanti interaktyvų sprendimų priėmimą, komentuoja: "Šie rezultatai primena, kad mūsų smegenys yra optimizuotos socialiniam gyvenimui, o ne matematikos žaidimams. Pasikliauti neseniais patyrimais daugeliu atvejų yra adaptacinė strategija, tačiau ji tampa pažintine spąstu nulinės sumos varžybose. Išmokti keisti strategijas — slopinti trumpalaikės istorijos signalus, kai optimalu yra atsitiktinumas — gali būti paprastas, bet galingas įgūdis."
Kaip mokslininkai pereina nuo paprastų žaidimų prie strateginių scenarijų su ilgesne istorija ir sudėtingesniais apmokėjimais, hiperskanavimas išliks vertinga metodu, atskleidžiančiu, kaip dvi sąveikaujančios smegenys realiu laiku derina ir varžo viena kitą dėl pranašumo. Kol kas, jei norite laimėti akmuo–popierius–žirklės, pabandykite nemąstyti apie paskutinį raundą: leiskite savo pasirinkimams būti labiau atsitiktiniams ir mažiau priklausomiems nuo praeities.
Šaltinis: sciencealert
Palikite komentarą