我们可以学会更长远地思考吗

国际象棋大师通常被认为是远见卓识的典范。但是其他人是否可以通过适度的练习学会更长远地思考 ?

为了解决这个问题，一组认知科学家创建了一个计算模型，揭​​示了我们规划未来事件的能力。这项工作增强了我们对影响决策的因素的理解，并展示了我们如何通过实践提高我们的计划技能。

这项由纽约大学神经科学中心的科学家进行并发表在《自然》杂志上的研究集中在“计划深度”——个人提前思考的步骤数量——在决策中的作用。

“虽然人工智能在解决复杂的规划问题方面取得了令人瞩目的进展，但人们对人类规划的本质和深度的了解却少之又少，”纽约大学神经科学与心理学教授、该论文的资深作者马伟吉解释道。“我们的工作表明，即使是相对适度的实践也可以提高规划的深度，从而丰富了这一知识体系。”

人们早就确定，人类智能的一个标志是能够规划未来的多个步骤。然而，熟练的决策者是否比新手提前计划了更多的步骤还不太清楚。这是因为衡量这种能力的方法(例如，涉及棋盘游戏的实验)有明显的缺点——部分原因是它们不能可靠地估计计划深度。

Nature论文的作者让人们玩一个相对简单的游戏——一种更复杂的井字游戏——仍然需要玩家深入计划(即提前多步)。然后，为了准确了解人们在思考游戏下一步时的想法，作者设计了一个基于 AI 原理的计算机模型。该模型允许他们描述并随后预测人们在游戏中面对新情况时所采取的行动。

“在这个计算模型中，玩家在脑海中构建一个‘决策树’，就像你为复杂的旅行路线计划多种可能的场景一样，”Ma 解释道。

在这里，他们的计算表明，可以使用基于启发式搜索算法的计算认知模型来捕捉人类行为——该算法为双方玩家绘制出一系列有希望的动作。

为了验证该模型，研究人员对人类参与者进行了一系列行为实验。具体来说，他们跟踪了玩家在不同场景下如何计划他们的动作，同时还测试了他们的记忆力以及他们从游戏中学习和重建游戏体验的能力。此外，该团队还进行了图灵测试实验，其中要求之前玩过该游戏的观察者确定他们目睹的动作序列是由模型还是由人类玩家生成的。这些观察者只能在大约一半的时间内做出正确的区分，这表明该模型做出的决定与人类做出的决定相似。通过访问 Ma 的实验室网站，可以在线播放其中的一些实验。

总的来说，他们的结果表明更好的计划是由更准确地识别模式的能力和更短的时间驱动的——结​​果表明实践和经验的好处。

“众所周知，认知能力可以通过练习在成年后得到提高，”马说。“这些发现表明，即使是相对适度的练习也可以提高一个人的计划深度。这开辟了新的研究途径。例如，我们可以用这些方法来研究儿童计划能力的发展，或者测试计划能力是否可以在老年时保留。当然，将实验室中的计划与现实生活中的计划联系起来也很重要。”

该论文的其他作者是：Bas van Opheusden，当时是纽约大学的一名博士生，现在是 Generally Intelligent 的研究科学家;Ionatan Kuperwajs，纽约大学博士生;Gianni Galbiati，研究期间的纽约大学研究员，现任 Vidrovr 研发总监;Zahy Bnaya，纽约大学神经科学中心的博士后研究员;和研究期间纽约大学研究员李云琪，现在是斯坦福大学的博士生。

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