Команда ученых использовала популярную видеоигру Minecraft, чтобы изучить, как люди сочетают личные инстинкты с социальными сигналами при обучении в сложных условиях.

Отслеживая действия игроков и их визуальное внимание в задаче по сбору ресурсов в Minecraft, ученые выяснили, что успех зависит не от использования одной стратегии, а от гибкости и переключения между самостоятельным исследованием и наблюдением за другими. Этот новаторский эксперимент устраняет давний разрыв между традиционными исследованиями и обучением в реальном мире, показывая, что человеческая сообразительность процветает благодаря адаптивности, особенно в условиях неопределенности.

Уникальное человеческое преимущество: социальное обучение через поколения

Способность учиться у других — ключевая черта человека. Такое социальное обучение позволяет передавать знания из поколения в поколение, помогая нам опираться на открытия предшественников. Именно это делает возможными такие достижения, как небоскрёбы, космические путешествия и спасительные медицинские технологии.

Однако большинство научных исследований социального обучения сосредоточено на простых, абстрактных задачах, которые не отражают, как мы учимся в сложных реальных ситуациях. В результате мы всё ещё мало знаем о том, как люди сочетают личный опыт (асоциальное обучение) с информацией от других (социальное обучение) в реалистичных условиях.

Чтобы изучить этот вопрос, международная команда исследователей из Кластера передовых исследований «Наука об интеллекте» (SCIoI), Института развития человека им. Макса Планка, Тюбингенского университета и Нью-Йоркского университета разработала эксперимент по виртуальному сбору ресурсов с использованием видеоигры Minecraft. Их исследование, опубликованное сегодня (25 апреля) в журнале Nature Communications, показало, что адаптивность — способность гибко переключаться между социальными и индивидуальными стратегиями обучения — является самым сильным предиктором успеха.

Minecraft как исследовательская лаборатория: реалистичная среда для изучения социального обучения

В эксперименте каждый участник управляет аватаром, который разрушает блоки в Minecraft, чтобы найти ресурсы. Когда ресурс обнаружен, появляется голубой всплеск, видимый другим игрокам, что может служить полезной социальной информацией о расположении дополнительных ресурсов.

В начале каждого раунда игрокам сообщают, будут ли они работать в одиночку или в группе из четырёх человек, которые могут взаимодействовать в реальном времени. Кроме того, участники тестируются в двух типах сред. В «кусочных» (patchy) средах ресурсы сгруппированы, что позволяет находить множество блоков с ресурсами поблизости друг от друга. В «случайных» (random) средах ресурсы распределены хаотично.

Таким образом, социальная информация особенно ценна в «кусочных» средах, так как она может указывать на близлежащие награды. Однако в «случайных» средах социальная информация бесполезна, поскольку нет узнаваемого шаблона расположения ресурсов. Каждый игрок стремится максимизировать свои собственные награды, а не работать на общую цель, и поэтому должен эффективно находить ресурсы, находя правильный баланс между индивидуальными и социальными стратегиями обучения.

Стратегия в действии: выбор между личным чутьём и подсказками группы

«Использование игры, такой как Minecraft, полезно, потому что она имитирует реальные жизненные задачи. Например, поскольку вы видите только небольшую часть игрового мира за раз, вам приходится выбирать: сосредоточиться на самостоятельном поиске или обратить внимание на действия других игроков, чтобы учиться у них», — сказал Ральф Курверс, старший автор исследования.

«Это означает, что я постоянно сталкиваюсь с выбором: следовать ли своему чутью и искать самостоятельно или использовать социальную информацию (в данном случае голубые «всплески»), следуя за игроками, которые уже что-то нашли, поскольку они, скорее всего, обнаружили участок с ресурсами?»

Отслеживание внимания и принятия решений в реальном времени

С помощью нового вычислительного метода для автоматической обработки данных визуального поля ученые измеряли, какие объекты, события и других игроков наблюдал каждый участник, фиксируя данные 20 раз в секунду. Они создали модель, которая объединяет, куда люди смотрят, как они двигаются и какие решения принимают во время поиска ресурсов.

«Проще говоря, теперь мы можем предсказать, какой блок выберет участник следующим, комбинируя индивидуальные и социальные стратегии обучения в единой вычислительной модели», — объяснил Чарли Ву из Тюбингенского университета. «Этот новый подход позволяет нам связать алгоритмы обучения, которые используются в современном искусственном интеллекте, с гибкими механизмами социального обучения, которые адаптивно перенимают успешное поведение других».

Сила адаптивности в человеческом интеллекте

В целом, исследование устраняет многолетний разрыв между исследованиями индивидуального и социального обучения. Результаты показывают, что люди не являются ни пассивными имитаторами, ни упрямыми индивидуальными учениками. Напротив, они динамично балансируют между этими стратегиями: адаптивные механизмы индивидуального и социального обучения усиливают друг друга и опираются на общую основу — индивидуальную эффективность.

Более того, степень, в которой каждый участник мог адаптировать свои стратегии индивидуального и социального обучения, оказалась лучшим предиктором их успеха. Это подчеркивает, что именно адаптивность, а не фиксированные стратегии, лежит в основе человеческого интеллекта.

От цифровых миров к инновациям в реальном мире

Эта работа расширяет наше понимание когнитивных механизмов, лежащих в основе адаптивного обучения и принятия решений в социальных контекстах, открывая новые пути для изучения того, как информация распространяется в группах, как возникают новые инновации, и предоставляя подсказки о том, как создавать системы, которые лучше способствуют адаптивному обучению в социальных условиях.

Кратко:

• Исследование показало, что адаптивность — способность гибко переключаться между индивидуальными и коллективными стратегиями обучения — является ключевым фактором успеха.

• Исследователи использовали популярную видеоигру Minecraft, чтобы смоделировать сложную и интерактивную среду для изучения того, как люди учатся друг у друга.

• Новая компьютерная методика позволила в реальном времени собирать данные о поле зрения участников, что дало возможность точно моделировать и предсказывать, как они используют социальное и индивидуальное обучение.

• Полученные результаты помогают преодолеть давний пробел в исследованиях, показывая, что люди динамически подстраивают свои стратегии обучения. Это важно как для создания более эффективных образовательных сред, так и для понимания того, как распространяется информация в группах.