Ученые использовали видеоигру, в которой участники пасли виртуальный коров, чтобы лучше понять, как люди принимают решения о движении и навигации. Это исследование может помочь не только эффективнее взаимодействовать с искусственным интеллектом (ИИ), но и улучшить движение роботов в будущем.
Исследователи использовали математическую модель, называемую динамическойперцептивно-моторные примитивы (DPMPs), чтобы понять, как люди координируют свои движения в ответ на то, что происходит вокруг них.
Ранее считалось, что наш мозг быстро создает подробные карты окружающей среды, а затем планирует, как перемещаться по ним. Однако, все больше исследований подтверждает идею, что вместо детального планирования мы двигаемся естественно, учитывая нашу цель и учитывая любые препятствия, с которыми мы сталкиваемся на пути.
В исследовании участники должны были выполнить две задачи по пастушьей опеке: перегнать либо одну корову, либо группу коров в загон. Исследователи отслеживали порядок, в котором игроки загоняли коров, и передавали информацию в свою DPMPs, чтобы увидеть, может ли модель имитировать поведение человеческих игроков.
Модель DPMPs смогла точно имитировать то, как игроки двигались, и предсказать их выбор. Это открытие может иметь важное значение для разработки более отзывчивых и интеллектуальных систем.
DPMPs могут быть полезны в реальных ситуациях, таких как управление толпой, планирование эвакуации, обучение пожарных в виртуальной реальности и даже в поисково-спасательных операциях, поскольку они могут помочь нам предсказать, как люди будут реагировать и двигаться.