Уникальные навыки лондонских таксистов планируют внедрить в ИИ
Ученые выяснили, как лондонские таксисты планируют маршрут поездки. Результаты первого исследования планирования в реальной крупномасштабной среде опубликованы в PNAS.
«Города олицетворяют сложность планирования в реальных условиях. Если бы мы рассматривали планирование пути через большой город, включающий 30 улиц от начала до пункта назначения, использование минимального алгоритма поиска по дереву потребовало бы оценки более миллиарда потенциальных маршрутов», — пояснил Пабло Фернандес Веласко из Йоркского университета, исследователь нейронаук и философии сознания.
«Наша цель состояла в том, чтобы понять, как опытные люди строят планы в очень сложных ситуациях. Мы также хотели сравнить опытных людей с алгоритмами ИИ. Наша гипотеза заключалась в том, что люди делают это как-то иначе. Алгоритмы ИИ не могли объяснить поведение опытных людей в подобных ситуациях», — добавил Дэниел Макнами, руководитель группы Лаборатории естественного интеллекта в Фонде Шампалимо.
Чем отличились лондонские таксисты
Лицензированные водители лондонского такси Лондона давно привлекают внимание научного сообщества. Около 25 лет назад были обнаружены отличия в их гиппокампе — а он отвечает за память и обучение.
Лондонские таксисты — уникальная группа людей, в частности, потому, что для получения лицензии им запрещено использование таких вспомогательных инструментов, как карты Google; им приходится полагаться исключительно на свою память и пространственное мышление.
Основной сложностью было получение доступа к таксистам. Эту проблему решил профессор когнитивной нейронауки Хьюго Спирс из Университетского колледжа Лондона.
«Водители такси славятся большей задней частью гиппокампа, и теперь мы выяснили, как они используют свой улучшенный мозг», — поделился он.
Неожиданные результаты
В исследовании приняли участие 43 таксиста. Им дали адреса начальной и конечной точки поездки в Лондоне и попросили построить маршрут, устно перечислив повороты и улицы. Именно так экзаменуют при получении лицензии.
Всего было 315 «поездок». Исследователи засекли время между получением задания и началом ответа (офлайн-фаза), пока водитель молча обдумывает маршрут, и паузы между озвучиванием названий улиц (онлайн-фаза).
Результаты оказались несколько неожиданными для исследователей. Во-первых, выяснилось, что водители строят маршрут не последовательно, а целиком. Во-вторых, скорость ответов зависит от длины улиц.
«Это говорит о том, что у них есть пространственное понимание фактической физической структуры Лондона, в отличие от более абстрактного вида представления, где расстояния не принимаются во внимание», — заметил Макнами.
«Таксисты сообщают, что когда им приходится планировать маршрут, они иногда представляют, как проезжают по нему, как с воздуха, так и от первого лица. Если они в какой-то степени представляют себе физическое пространство, то становится понятно, что длина сегмента улицы влияет на длину их уличного планирования», — рассказал Веласко.
Интуитивное человеческое мышление
В одном ожидания ученых обмануты не были: человеческая навигация работает действительно по-другому, нежели ИИ.
«На самом деле, то, что мы изучали здесь, — это своего рода экспертная человеческая интуиция: врожденное понимание того, о чем нужно подумать, еще до того, как вы начнете об этом думать, в некотором смысле. Это ключевая область интересов в других исследованиях, которые мы проводим в моей лаборатории: интуитивное человеческое мышление», — заключил Макнами.
Очевидно, что такая алгоритмическая стратегия кардинально отличается от тех, на которых базируются системы искусственного интеллекта. Научить ИИ «думать как человек» означает не только ускорить его работу, но и облегчит взаимодействие с людьми.
