Автор admin 
Усе почалося наприкінці 1970-х років із тарілки курки з імбиром. Відомий фізик Річард Фейнман, один із ключових учасників Мангеттенського проєкту, обідав зі своїм другом Ральфом Лейтоном у ресторані в Глендейлі, Каліфорнія. Коли Лейтон ніяк не міг вирішити, чи замовити перевірену улюблену страву, чи ризикнути й спробувати нову, Фейнман миттєво перетворив цю дилему на математичну задачу. Він розписав її рішення прямо на аркуші з блокнота, вивівши рівняння, яке точно визначало, коли людині слід припинити експерименти й зупинитися на хорошому варіанті.
Читайте также: SpaceX готується розмістити дата-центри на орбіті — Маск каже, що це нескладно
Протягом майже пів століття ці записи залишалися нечитабельними. Лише тепер дослідники з Оксфордського університету розшифрували рукопис і опублікували результати аналізу в журналі Proceedings of the National Academy of Sciences. У математиці такі завдання називають«задачею оптимальної зупинки». Проте Фейнман вніс у неї важливу умову: людина завжди має можливість повернутися до вже знайомого закладу. Відповідно до його моделі, ідеальна стратегія прийняття рішень вимагає високої планки очікувань на початку подорожі, яка поступово й гнучко знижується ближче до її завершення.
Щоб перевірити, чи діють люди за цим принципом у реальному житті, науковці залучили понад 2500 учасників до онлайн-експерименту з віртуальними ресторанами. З’ясувалося, що людська інтуїція працює дещо інакше: замість точних розрахунків Фейнмана піддослідні використовували значно простіший підхід. Вони щодня знижували свої стандарти на одну й ту саму фіксовану величину, незалежно від тривалості поїздки чи умов.
Читайте также: Гігантське віяло. Вчені виявили дивну структуру, що прихована під льодом Антарктиди
Попри свою простоту, така побутова стратегія дозволила людям отримати близько 90 відсотків від тієї вигоди, яку гарантував ідеальний математичний прорахунок. Цей феномен когнітивні психологи називають«раціональністю ресурсів». Людина не прораховує все до дрібниць, але майже бездоганно використовує обмежений час та розумові зусилля. Отримані дані вже викликали інтерес у розробників штучного інтелекту, адже розуміння реальної, хоч і математично недосконалої логіки людей допоможе зробити системи ШІ значно ефективнішими та ближчими до людського мислення.
Читайте также: Маск не дрімає. Як SpaceX знайшла золоту жилу в гонці за штучний інтелект