expand_lessAPRI WIDGET

Seguire le nuove intelligenti briciole di Hansel e Gretel per prendere la decisione giusta ed evitare di procrastinare

Un sistema di intelligenza artificiale in grado di supportare le persone nella risoluzione di complesse sequenze di decision making

Di Enrica Gaetano

Pubblicato il 04 Set. 2019

Un nuovo approccio basato su modelli matematici per ottenere intelligenze artificiali in grado di ristrutturare i complessi problemi decisionali umani incasellandone i “pezzi” nella giusta sequenza temporale per poter fare la scelta dell’azione più rapida e in linea con i propri scopi preordinati, senza perdite di tempo e in modo efficace senza spreco di risorse, come promosso da un nuovo studio del Max Plank Institute e dell’Università di Berkeley, pubblicato su Nature Human Behaviour. 

 

Le principali differenze tra un computer di ultima generazione e il cervello umano sono la capacità di ritenzione e l’uso di risorse per la computazione dei dati: mentre infatti per i computer più all’avanguardia vi è una potenza di calcolo, capacità e potenzialità pressoché illimitate per raccogliere, confrontare e analizzare dati, al contrario il cervello, per quanto straordinario sia, non possiede tali peculiarità e pertanto risulta fallibile e vulnerabile ad un numero ingente di euristiche, soprattutto quando si trova a dover far fronte a specifiche problematicità decisionali.

Ne deriva che queste limitate capacità di risorse cognitive a disposizione rendono impraticabili per la persona la scelta della strategia decisionale ottimale sempre e in qualsiasi contesto.

A partire da questo dato di fatto, si potrebbe dire che lo studio e il progresso della tecnologia a favore dello sviluppo dell’intelligenza artificiale (AI) sia il prodotto di questa nostra ammissione di debolezza cognitiva, sviluppando l’AI come una sorta di “stampella” cognitiva volta a potenziare e migliorare la presa decisionale in quelle specifiche situazioni decisionali dove incontriamo maggiore difficoltà e si va incontro automaticamente e con più facilità ad euristiche (Lieder, Chen, Griffiths et al., 2019).

In questa prospettiva, molti studi (Hoffrage, Lindsey et al., 2000; Johnson, Shu, Dellaert et al., 2012) si sono concentrati sull’approfondimento dei processi decisionali e del giudizio umano, cercando di capire meglio come poter ristrutturare le informazioni che vengono poi presentate alle persone e delegare agli algoritmi la soluzione di compiti difficili, dal momento che spesso la soluzione migliore e più rapida di un problema segue una riformulazione dello stesso in termini diversi.

Un elemento cruciale nella presa di decisione: la motivazione

Tuttavia questi studi sulla riformulazione del problema poco si sono occupati di un altro elemento altrettanto importante, se non addirittura cruciale, quando si entra nel campo della presa di decisione: la motivazione, ovvero come favorire il superamento di tutti quegli ostacoli che impediscono alla persona di raggiungere i propri obiettivi a lungo termine.

Tra gli ostacoli motivazionali più ostinati e refrattari all’eliminazione vi è la procrastinazione, il tergiversare, il rinviare continuamente la scelta, dando priorità a ciò che si può esperire immediatamente a discapito però del raggiungimento del proprio obiettivo a lungo termine.

Procrastinando, noi tutti sistematicamente scegliamo ricompense immediate e disponibili che però, spesso e volentieri, non sono in linea con il valore che abbiamo assegnato ad un nostro obiettivo a lungo termine: ad esempio tergiversare sul divano davanti al televisore anziché perseverare nello studio dei manuali per la preparazione all’esame di abilitazione per l’esercizio della professione psicologica o lasciarsi andare ad un pranzo luculliano dimenticandosi di essere sottoposti ad una dieta dimagrante.

Solitamente questi trade-off decisionali sono estremamente sfidanti la motivazione personale e costituiscono terreno fertile sia per l’impulsività che per la procrastinazione.

Pertanto un intervento che sia in grado di riallineare la ricompensa immediata di ogni azione con il valore delle sue conseguenze a lungo termine potrebbe rivelarsi decisamente utile, dal momento che non abbiamo a disposizione illimitate capacità cognitive.

Sorge tuttavia un ulteriore problema, il fatto che è particolarmente difficile modificare il modo in cui le persone esperiscono e vivono le azioni più complesse e marcate da puro senso del dovere, convincendole per esempio che seguire una dieta rispetto al mangiare un dolce ipercalorico è più utile e meno dannoso – generalmente le persone ne sono consapevoli ma nonostante ciò scelgono il cioccolato.

Potenziare il decision making sfruttando la gamificazione

Per tentare di potenziare la presa di decisione umana facilitando la selezione dell’azione più in linea con lo scopo preordinato della persona e per incrementare la motivazione ad intraprendere quelle scelte che si potrebbero definire “complesse” (dieta vs dolce ipercalorico), Falk Lieder del Max Plank Institute for Intelligent Sistem, con i colleghi Chen, Krueger e Griffiths del dipartimento di Psicologia e Ingegneria elettronica dell’Università di Berkeley, California, ha messo a punto un sistema di intelligenza artificiale in grado di supportare le persone nella risoluzione di complesse sequenze di decision making sfruttando la “gamificazione”.

L’approccio che utilizza la “gamificazione” termine che deriva dall’inglese “game”, gioco, non è nuovo alla letteratura scientifica ed è risultato particolarmente efficace nell’incrementare sia la motivazione personale che l’apprendimento di nuove strategie più funzionali alla messa in atto di comportamenti produttivi alternativi tramite degli incentivi o premi alla persona, come se si stesse partecipando ad un gioco (Deterding, Dixon et al., 2011).

Diventa così cruciale comprendere quale azione debba essere incentivata e come lo si debba fare affinchè la persona la possa mettere in atto senza procrastinare o senza che si lasci prendere dall’impulsività in vista di un beneficio immediato.

L’approccio messo a punto dagli autori dello studio (Lieder, Chen, Griffiths et al., 2019) ha come obiettivo la ristrutturazione e riproposizione in gioco di uno scenario di scelta, in un modo tale da permettere ai “decisori” di identificare rapidamente la giusta sequenza di azioni volte alla risoluzione del problema stesso e di realizzare conseguentemente azioni fruttuose e finalistiche, tramite incentivi e obiettivi da seguire sia a breve termine per ogni livello del “gioco” sia a lungo termine con uno scopo alto prioritario.

Studiare le strategie decisionali per capire come potenziarle

Lo studio, che è stato recentemente pubblicato su Nature Human Behaviour, si compone di quattro esperimenti di decision making sequenziale volti alla dimostrazione dell’efficacia di tale approccio, che affonda le sue radici in un quadro matematico assai complesso, costituito da algoritmi e funzioni per le quali la probabilità che un agente passi da uno stato 1 ad uno stato 2 compiendo un’azione è determinata dal valore, assegnato dalla persona, di quell’azione tale per cui essa è continuamente selezionata per ottenere più ricompense e arrivare all’obiettivo primario finale e dalla distanza stimata che separa la persona da quest’ultimo (Lieder, Chen, Griffiths et al., 2019).

Il compito sperimentale per ciascuna condizione consisteva in un gioco di programmazione e pianificazione di rotte aeree: ciascun partecipante, partendo di volta in volta da una città diversa, avrebbe dovuto muovere un aereo verso quelle rotte che lo avrebbero condotto alla meta più redditizia.

L’obiettivo principale del gioco era infatti quello di guadagnare il maggior numero di punti e denaro scegliendo per il proprio aereo la rotta migliore tra le sei disponibili, ognuna delle quali caratterizzata da un valore in denaro che la persona avrebbe guadagnato o perso nello sceglierla.

Ciò che differenziava le condizioni sperimentali tra di loro era il sistema matematico, determinato da formule e algoritmi diversi tra loro, che avrebbe dispensato gli incentivi; il sistema di incentivi che meglio avrebbe ridotto le scelte controproducenti e il numero di perdite rendendo la sequenza di azioni scelta dal giocatore più efficace nel raggiungimento dell’obiettivo finale, avrebbe costituito la strategia migliore per il potenziamento della presa di decisione e la riduzione dell’uso delle euristiche (Lieder, Chen, Griffiths et al., 2019).

Lo studio ha dimostrato che specificatamente la distribuzione di incentivi volto ad allineare le ricompense immediate al valore dello scopo a lungo termine tramite elementi di gioco ha avuto effetti positivi nel motivare le persone a scegliere e poi a seguire la “giusta” sequenza di azioni per il raggiungimento dell’obiettivo finale, ristrutturando e adattando nel modo più efficace il contesto decisionale alle preferenze del “decisore”.

Quest’algoritmo, a parere degli autori, potrebbe essere sfruttato dai sistemi di intelligenza artificiale per la realizzazione di device di supporto decisionale al giudizio umano, sotto forma di applicazioni, per incrementare la motivazione personale ad agire per il raggiungimento dei propri scopi a partire da ciò che è di primario interesse per la persona.

Ad esempio, si potrebbe ristrutturare la tendenza di una persona a selezionare per economicità la prima opzione disponibile che ritiene sufficientemente buona sul momento, ma controproducente sul lungo periodo, chiedendo all’AI di supportarlo nello scegliere quelle alternative che sono in ordine discendente direttamente dal valore dello scopo prioritario della persona, senza annullare il suo libero arbitrio.

 

Si parla di:
Categorie
RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI
  • Deterding, S., Dixon, D., Khaled, R., & Nacke, L. (2011, September). From game design elements to gamefulness: defining gamification. In Proceedings of the 15th international academic MindTrek conference: Envisioning future media environments (pp. 9-15). ACM. 
  • Hoffrage, U., Lindsey, S., Hertwig, R., & Gigerenzer, G. (2000). Communicating statistical information 290(5500), 2261-2262. DOI: 10.1126/science.290.5500.2261 
  • Lieder, F., Chen, O.X., Krueger, P.M., Griffiths, T.L. (2019). Cognitive prostheses for goal achievement. Nature Human Behaviour. doi.org/10.1038/s41562-019-0672-9 
  • Johnson, E. J., Shu, S. B., Dellaert, B. G., Fox, C., Goldstein, D. G., Häubl, G. & Wansink, B. (2012). Beyond nudges: Tools of a choice architecture. Marketing Letters, 23(2), 487-504. 
CONSIGLIATO DALLA REDAZIONE
Razionalità nei processi decisionali: le scelte sono sempre fatte con logica?
Siamo davvero così razionali come crediamo? L’irrazionalità nei processi decisionali

La capacità di prendere decisioni non segue sempre le leggi della razionalità: essa è influenzata sia da processi cognitivi che da aspetti emotivi e sociali

ARTICOLI CORRELATI
Slacktivism: di cosa si tratta? Quando l’attivismo online può diventare dannoso

Sostenere cause sociali tramite l’attivismo online può fornire un aiuto prezioso, ma attenzione allo slacktivism, una forma superficiale e disinteressata di supporto

Lo psicologo negli e-sports

Gli e-sports, progettati con l'obiettivo di competitività, hanno suscitato l'interesse della psicologia per i fattori psicologici coinvolti

WordPress Ads
cancel