À l'aide d'un cadre mathématique ayant des racines dans l'intelligence artificielle et la robotique, les chercheurs ont découvert le processus de prise de décisions en groupe.
Les chercheurs ont également découvert qu'ils pouvaient prédire le choix d'une personne plus souvent que les méthodes descriptives plus traditionnelles.
Dans de grands groupes de membres essentiellement anonymes, les gens font des choix basés sur un modèle de «l'esprit du groupe» et une simulation évolutive de la façon dont un choix affectera cet esprit théorisé, constate l'étude.
«Nos résultats sont particulièrement intéressants à la lumière du rôle croissant des médias sociaux dans la détermination du comportement des humains en tant que membres de groupes particuliers», déclare l'auteur principal Rajesh Rao, professeur à la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering de l'Université de Washington. et co-directeur du Centre de Neurotechnologie.
«Nous pouvons presque avoir un aperçu d'un esprit humain et analyser son mécanisme informatique sous-jacent pour prendre des décisions collectives.»
Nos actions et le groupe
«Dans les forums en ligne et les groupes de médias sociaux, les actions combinées des membres anonymes du groupe peuvent influencer votre prochaine action, et inversement, votre propre action peut changer le comportement futur de l'ensemble du groupe», explique Rao.
Les chercheurs ont voulu découvrir quels mécanismes sont en jeu dans de tels contextes.
Dans le document, ils expliquent que le comportement humain repose sur des prédictions des futurs états de l'environnement - une meilleure estimation de ce qui pourrait arriver - et le degré d'incertitude sur cet environnement augmente «considérablement» dans les contextes sociaux. Pour prédire ce qui pourrait arriver quand un autre humain est impliqué, une personne crée un modèle de l'esprit de l'autre, appelé théorie de l'esprit, puis utilise ce modèle pour simuler comment ses propres actions affecteront cet autre «esprit».
Bien que cet acte fonctionne bien pour les interactions individuelles, la capacité de modéliser les esprits individuels dans un grand groupe est beaucoup plus difficile. La nouvelle recherche suggère que les humains créent un modèle moyen d'un «esprit» représentatif du groupe même lorsque l'identité des autres n'est pas connue.
Pour étudier les complexités qui surviennent dans la prise de décision de groupe, les chercheurs se sont concentrés sur la «tâche du dilemme du bénévole», dans laquelle quelques individus supportent certains coûts au profit de l'ensemble du groupe. Des exemples de la tâche comprennent la garde, le don de sang et la décision de mettre un terme à un acte de violence dans un lieu public, expliquent-ils dans le journal.
Prédire les décisions
Pour imiter cette situation et étudier les réponses comportementales et cérébrales, les chercheurs ont placé les sujets dans une IRM, un par un, et les ont fait jouer à un jeu. Dans le jeu, appelé jeu de bien public, la contribution du sujet à un pot d'argent commun influence les autres et détermine ce que chacun dans le groupe récupère. Un sujet peut décider de contribuer un dollar ou de faire du «free-ride», c'est-à-dire de ne pas contribuer à obtenir la récompense dans l'espoir que d'autres contribuent au pot.
Si le total des contributions dépasse un montant prédéterminé, tout le monde reçoit deux dollars. Les sujets ont joué des dizaines de tours avec d'autres qu'ils n'ont jamais rencontrés. À l'insu du sujet, un ordinateur imitant les joueurs humains précédents a en fait simulé les autres.
«Nous pouvons presque avoir un aperçu d'un esprit humain et analyser son mécanisme informatique sous-jacent pour prendre des décisions collectives», explique l'auteur principal Koosha Khalvati, doctorant à la Allen School. «Lorsque nous interagissons avec un grand nombre de personnes, nous avons constaté que les humains tentent de prédire les futures interactions de groupe sur la base d'un modèle de l'intention d'un membre moyen du groupe. Surtout, ils savent également que leurs propres actions peuvent influencer le groupe. Par exemple, ils sont conscients que même s'ils sont anonymes pour les autres, leur comportement égoïste diminuerait la collaboration au sein du groupe dans les interactions futures et pourrait éventuellement entraîner des résultats indésirables. »
Dans leur étude, les chercheurs ont pu attribuer des variables mathématiques à ces actions et créer leurs propres modèles informatiques pour prédire quelles décisions la personne pourrait prendre pendant le jeu. Ils ont constaté que leur modèle prédit le comportement humain de manière bien meilleure que les modèles d'apprentissage par renforcement - c'est-à-dire lorsqu'un joueur apprend à contribuer en fonction de la manière dont le tour précédent a payé ou n'a pas payé indépendamment des autres joueurs - et des approches descriptives plus traditionnelles.
Étant donné que le modèle fournit une explication quantitative du comportement humain, Rao se demande s'il peut être utile lors de la construction de machines interagir avec les humains.
"Dans les scénarios où une machine ou un logiciel interagit avec de grands groupes de personnes, nos résultats peuvent quelques leçons pour l'IA," il dit. "Une machine qui simule" l'esprit d'un groupe "et simule comment ses actions affectent le groupe peut conduire à une IA plus humaine dont le comportement est mieux aligné avec les valeurs des humains."
Les résultats apparaissent dans Science Advances.
À propos des auteurs
Auteur principal: Rajesh Rao, professeur à la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering de l'Université de Washington et codirecteur du Center for Neurotechnology. Auteur principal: Koosha Khalvati, étudiant au doctorat à l'école Allen.
Les co-auteurs supplémentaires sont de UC Davis; L'Université de New York; et l'Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod. L'Institut national de la santé mentale, la National Science Foundation et la Templeton World Charity Foundation ont financé les travaux.
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