利用植根于人工智能和机器人技术的数学框架，研究人员发现了人们如何集体决策的过程。
研究人员还发现，他们比传统的描述方法更能预测一个人的选择。
研究发现，在基本上由匿名成员组成的大型团体中，人们根据“团体的思想”模型进行选择，并不断模拟选择将如何影响理论化的思维。
华盛顿大学Paul G. Allen计算机科学与工程学院教授，资深作者Rajesh Rao说：“鉴于社交媒体在指示人类如何作为特定群体的成员方面起越来越重要的作用，我们的研究结果特别有趣。以及神经技术中心联合主任。
“我们几乎可以瞥见人类的思想，并分析其用于做出集体决策的潜在计算机制。”
我们的行动和团体
“在在线论坛和社交媒体小组中，匿名小组成员的共同行动会影响您的下一个行动，相反，您自己的行动会改变整个小组的未来行为，” Rao说。
研究人员希望找出在此类环境中起作用的机制。
在论文中，他们解释了人类的行为依赖于对环境未来状态的预测（对可能发生的情况的最佳猜测），并且该环境的不确定性在社会环境中“急剧增加”。 为了预测当另一个人参与时可能发生的情况，一个人建立了另一个人的思想模型，称为思想理论，然后使用该模型来模拟一个人自己的行为将如何影响另一个“思想”。
尽管此行为对于一对一的交互作用很好，但要在大型组中为单个思维建模的能力要困难得多。 这项新的研究表明，即使不知道其他人的身份，人类也可以创建代表该人“思想”的平均模型。
为了研究团队决策中出现的复杂性，研究人员集中在“志愿者的困境任务”上，其中一些人忍受了一些使整个团队受益的成本。 他们在论文中解释说，任务的例子包括守卫职责，献血以及在公共场所采取行动制止暴力行为。
预测决策
为了模仿这种情况并研究行为和大脑反应，研究人员将受试者逐个放入MRI，然后让他们玩游戏。 在称为公共物品游戏的游戏中，对象对公共金钱的贡献会影响其他人，并确定组中每个人的收益。 一个受试者可以决定捐献一美元，也可以决定“搭便车”，也就是说，不希望获得报酬，而是希望其他人也可以贡献力量。
如果总捐款额超过预定数额，每个人都将获得两美元。 受试者与他们从未见过的其他人进行了数十轮比赛。 主题未知的是，模仿先前人类玩家的计算机实际上模拟了其他人类玩家。
“我们几乎可以窥见人类的思想，并分析其做出集体决策的潜在计算机制，”第一作者，艾伦学校的博士生Koosha Khalvati说。 “当与大量人互动时，我们发现人们试图根据普通的小组成员的意图模型来预测未来的小组互动。 重要的是，他们还知道自己的行为会影响这个群体。 例如，他们意识到，即使他们对他人都是匿名的，他们的自私行为也会减少小组在未来的互动中的协作，并可能带来不希望的结果。”
在他们的研究中，研究人员能够为这些动作分配数学变量，并创建自己的计算机模型来预测人在游戏中可能做出的决定。 他们发现，他们的模型在预测人类行为方面比强化学习模型要好得多，也就是说，当一个参与者根据上一轮如何支付而与其他参与者无关而学会付出时，以及传统的描述性方法。
鉴于该模型提供了有关人类行为的定量解释，Rao想知道在构建具有以下特征的机器时是否有用？ 与人互动.
“在机器或软件与大批人互动的情况下，我们的结果可能保持不变 人工智能的一些教训，“ 他说。 “一台模拟“一群人的思想”并模拟其行为如何影响该群的机器可能会导致更人性化的AI，其行为会更好地与人类的价值观保持一致。”
结果出现在 科学进展.
作者简介
资深作者：拉吉什·饶（Rajesh Rao），华盛顿大学保罗·艾伦计算机科学与工程学院教授，神经技术中心联合主任。 主要作者：艾伦学校的博士生Koosha Khalvati。
其他合著者来自加州大学戴维斯分校。 纽约大学； 和科学认知研究所的马克·让纳罗德（Marc Jeannerod）。 国家心理健康研究所，国家科学基金会和邓普顿世界慈善基金会资助了这项工作。
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