917

В НИУ ВШЭ научились измерять время принятия решения

❋ 4.7

Ученые НИУ ВШЭ разработали алгоритм расчета индивидуальной длительности принятия решения. Алгоритм можно использовать для оценки нарушений процесса принятия решения и двигательных функций у пациентов с различными заболеваниями.

В НИУ ВШЭ научились измерять время принятия решения
В НИУ ВШЭ научились измерять время принятия решения / ©Getty images

Результаты исследования опубликованы в PLOS One. Работа выполнена при поддержке мегагранта правительства России в рамках нацпроекта «Наука и университеты». Скорость и точность реакции человека в постоянно меняющейся среде имеют решающее значение для его адаптации. Чем более предсказуемо само событие для человека, тем быстрее и точнее его реакция. Предсказуемым событие может сделать подсказка о его скором появлении. Например, желтый сигнал светофора является подсказкой о том, что скоро можно переходить дорогу. Но перейти ее можно только на зеленый — стимул к запуску действия.

В реакции — периоде между стимулом к запуску действия и самим действием — ученые выделяют три фазы: анализ стимула, принятие решения о характере ответа и выполнение действия. Принятие решения не зависит от других фаз, то есть может произойти до сигнала к запуску действия, как в примере с желтым сигналом светофора. В таком случае эта фаза называется подготовительным периодом.

Схема действий с подсказкой и без подсказки
Схема действий с подсказкой и без подсказки / ©Пресс-служба НИУ ВШЭ

На примере со светофором можно увидеть: наличие подсказки о скором появлении стимула снижает время реакции на этот стимул — за счет переноса фазы принятия решения до самого стимула. Это подтверждают и научные эксперименты. Ученым давно известен так называемый эффект подготовительного периода: чем больше времени затрачивается на подготовку, тем быстрее мы реагируем на сам стимул.

В экспериментах задачи с подсказкой позволяют оценить время принятия решения (подготовительный период) и время моторной реакции отдельно друг от друга. Однако до сих пор исследователи не научились точно измерять подготовительный период в таких задачах — он задается экспериментатором вручную. Ученые ВШЭ решили разработать эффективный алгоритм, позволяющий определить индивидуальную длительность этого процесса.

Для этого они использовали классическую задачу с подсказкой. В каждой пробе участнику предъявлялась подсказка определенной формы. В зависимости от формы нужно было нажать стрелку — вправо или влево. Нажимать требовалось не сразу, а лишь после того, как исчезнет подсказка и появится сигнал к нажатию — зеленый круг. Время между исчезновением подсказки и появлением сигнала к нажатию и является подготовительным периодом в процессе принятия решения о нажатии.

Каждый участник выполнял 120 проб. Пробы делились поровну на три условия в зависимости от длительности подготовительного периода: в 40 пробах зеленый круг появлялся сразу после подсказки, еще в трети — через 1,2 секунды. В оставшихся пробах время между исчезновением подсказки и сигналом к нажатию было адаптивным. Адаптивный алгоритм подстраивался под индивидуальное время подготовительного периода конкретного испытуемого, которое рассчитывалось на основании его предыдущих проб.

Всего в эксперименте участвовало 67 человек. Их разделили на две группы в зависимости от сложности задачи. В простой задаче подсказки о том, какую кнопку нажать, различались только по форме: квадрат или крестик. В сложной задаче необходимо было учитывать как форму, так и угол поворота стимула. Ожидаемо, что в группах со сложной задачей времени на принятие решения требуется больше. Затем ученые проанализировали время реакции испытуемых в зависимости от группы и условий пробы.

Если подготовительный период отсутствовал (стимул к нажатию появлялся сразу после подсказки), время между этим стимулом и реакцией было больше в группе со сложной задачей по сравнению с простой. Это говорило о том, что в сложной задаче времени на принятие решения нужно больше, но не позволяло оценить его отдельно от времени моторной реакции.

Последовательность действий в рамках одной пробы. Испытуемому предъявляют точку в центре экрана для фокусировки его внимания, через 0,8 с — показывают подсказку. Затем — подготовительный период в зависимости от условия пробы, и в конце стимул к нажатию
Последовательность действий в рамках одной пробы. Испытуемому предъявляют точку в центре экрана для фокусировки его внимания, через 0,8 с — показывают подсказку. Затем — подготовительный период в зависимости от условия пробы, и в конце стимул к нажатию / ©Пресс-служба НИУ ВШЭ

Если подготовительный период составлял 1,2 секунды, время реакции было одинаковым независимо от сложности задачи. Это свидетельствовало о полном переносе процесса принятия решения в подготовительный период. Однако это все еще не давало представления об индивидуальном времени принятия решения.

«Анализ проб с адаптивным алгоритмом показал, что подготовительный период длился дольше в группе со сложной задачей. При этом время реакции было одинаковым в обеих группах. Таким образом, только использование адаптивного алгоритма позволяло оценить реальное время принятия решения, которое в данном случае зависело от сложности задачи», — объясняет руководитель исследования и автор методики, ведущий научный сотрудник Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ Алексей Тумялис.

В отличие от других подходов к оценке времени принятия решения, адаптивный алгоритм дает оценку прямо во время выполнения задачи, а не после нее. Более того, он позволяет манипулировать процессом выполнения задания. Это может быть полезным как для исследования параметров принятия решения, так и для использования алгоритма в практических целях. Алгоритм можно использовать для оценки нарушений процесса принятия решения и двигательных функций у пациентов с различными заболеваниями.

Некоторые заболевания (тревожность или шизофрения) затрагивают только процесс принятия решения, другие (болезнь Паркинсона) — только моторные функции, тогда как третьи (инсульт) приводят к нарушению как моторных, так и когнитивных функций. Предложенный алгоритм позволяет оценить эти функции изолированно, поскольку отдельно измеряет время моторной реакции и время принятия решения индивидуально для каждого пациента. В настоящее время готовится исследование по трансляции разработанной методики в клиническую экспериментальную практику на базе Лаборатории медицинских нейроинтерфейсов и искусственного интеллекта Центра мозга и нейротехнологий ФМБА России, созданной совместно с РНИМУ имени Н. И. Пирогова в рамках Программы Приоритет-2030.  

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
НИУ ВШЭ
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».
Подписывайтесь на нас в Telegram, Дзен и в последнюю очередь на VK
Предстоящие мероприятия
22 сентября, 12:52
Марк Чернов

Американские исследователи впервые смогли напрямую увидеть «квантовый скачок» звука — скачкообразный переход фонона, минимальной единицы звуковой энергии, между энергетическими уровнями в реальном времени. Это наблюдение завершило столетнюю историю поисков, начатую еще на заре квантовой физики, и открыло дорогу к созданию устойчивых квантовых компьютеров и сверхчувствительных датчиков.

22 сентября, 17:02
Марк Чернов

Ученые выяснили, что умеренные различия между элементами электросетей, экосистем и других сложных структур превращают их в гораздо более надежные системы. Математический расчет помог доказать: идеальная однородность делает энергосистемы, биоценозы и транспортные сети уязвимыми для сбоев, тогда как контролируемый «беспорядок» повышает их устойчивость к внешним нагрузкам.

22 сентября, 15:41
Татьяна Зайцева

Инфекции, которые могут передаваться от матери к плоду, связаны с повышенным риском развития аутизма и умственной отсталости у ребенка. Таковы результаты крупнейшего исследования в этой области, основанного на данных, охватывающих почти четыре миллиона человек.

21 сентября, 09:24
Елизавета З.

Европейское космическое агентство опубликовало снимок галактики NGC 4698, расположенной в созвездии Дева. Хотя на фотографии, сделанной телескопом «Хаббл», галактика кажется безмятежной, она хранит удивительную тайну: находящиеся в центре звезды и газ вращаются под прямым углом по отношению к остальной части диска.

21 сентября, 16:52
Редакция Naked Science

Всего 20-30 лет назад большинство женщин ходили на каблуках, а большинство мужчин — в обуви, подошва которой серьезно нагружала позвоночник и мышцы спины. Если задуматься, факт поразительный: 20 тысяч лет назад, в палеолите, таких проблем человечество вообще не испытывало. Как так получилось и что новые материалы делают, чтобы все эти сложности стали прошлым?

21 сентября, 16:53
Елизавета З.

«Яндекс» опубликовал в открытом доступе Alice AI Foundation LLM — претрейн-версию новой большой языковой модели, которую разработчики обучили полностью с нуля. Она хорошо справляется с рассуждениями и задачами по программированию, а качество ответов на русском языке опережает многие зарубежные аналоги. В первую очередь это касается задач на знание фактов, интересных русскоязычной аудитории. Модель обошла даже более крупные опенсорс-модели, при этом для ее интерфейса не нужны большие вычислительные мощности. Свободная лицензия Apache 2.0. позволяет задействовать ее как в исследовательских, так и в коммерческих проектах.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

29 августа, 16:51
Александр Березин

Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий