Известно, что подростки более склонны к принятию
рискованных решений, чем взрослые. Согласно одной из гипотез, это может быть
связано с тем, что подростки используют иные (более простые) алгоритмы
обработки информации о результатах своих поступков. Эксперимент,
проведенный британскими и итальянскими психологами и нейроэкономистами,
подтвердил эту гипотезу. Оказалось, что подростки не хуже взрослых учатся на
положительном опыте, но сильно уступают им в способности учиться на
отрицательном. Кроме того, взрослые эффективно используют доступную информацию
о том, к какому результату привело бы альтернативное решение, а подростки
учитывают только реальные результаты своих поступков. Возможно, эти различия
связаны с тем, что отделы мозга, отвечающие за обучение на положительном
опыте, созревают раньше отделов, обеспечивающих более сложные алгоритмы
обучения.
Рис.
1 Дизайн эксперимента. A — варианты
выбора, B — последовательность событий в ходе единичного
акта обучения. Испытуемому показывали в случайном порядке четыре пары
абстрактных символов, из которых нужно было выбрать один. Каждую пару
показывали в общей сложности 20 раз, случайным образом меняя
положение символов на экране. Каждая пара символов соответствовала одному
из четырех обучающих «контекстов». В первом случае (Reward/Partial) один
из символов приносил игроку 1 очко с вероятностью 75%,
другой — с вероятностью 25%; после принятия решения испытуемый
получал информацию о своем выигрыше, но не о том, что он получил бы,
выбрав другой символ (B, верхний ряд изображений).
Во втором случае (Reward/Complete) всё было так же, за исключением того,
что испытуемого информировали еще и том, каков был бы результат в случае
принятия альтернативного решения (B, нижний ряд). В третьем и
четвертом контекстах вместо награды использовалось наказание: при «правильном»
выборе испытуемый терял 1 очко с вероятностью 25%, при
«неправильном» — с вероятностью 75%. Рисунок из обсуждаемой
статьи в PLoS Computational Biology
С точки зрения нейробиологии, обучение на положительном и
отрицательном опыте — процессы совершенно разные. В первом
центральную роль играют «эмоциональные» подкорковые структуры (такие
как прилежащее ядро), а второе не обходится без участия отделов
коры, связанных с сознательным контролем (дорзальные и дорзолатеральные
области префронтальной коры, островок, ростральная часть поясной
коры).
С точки зрения алгоритмов, лежащих в основе обучения,
картина аналогичная: на положительном опыте учиться проще. Простейший
алгоритм обучения с подкреплением — так
называемое Q-обучение (Q-learning) — оценивает результат принятых решений
по единой шкале в зависимости от благоприятности результата. Этот
алгоритм не требует понимания ситуации: для его использования не нужно
создавать модель реальности и учитывать контекст, в котором принимается
решение. Из-за своей простоты данный алгоритм обеспечивает обучение на
положительном опыте эффективнее, чем на отрицательном. Он не может «понять»,
что в одной ситуации получить ноль очков — это так же хорошо, как
в другой ситуации получить одно очко (так будет, например, если
в первом случае альтернативой является потеря очка, а во втором —
получение нуля очков). Результат оценивается по абсолютной шкале, на которой
единица всегда лучше, чем ноль, и поэтому решения, приносящие очко, выучиваются
надежнее, чем решения, позволяющие не потерять очко.
Чтобы эффективно учиться избегать неприятностей, нужны более
изощренные калькуляции. Здесь уже желательно понимать контекст задачи и
оценивать полученный результат не «вообще», а по отношению к тому, что
произошло бы в данной конкретной ситуации в случае принятия
альтернативного решения.
Группа британских и итальянских психологов
и нейроэкономистов опубликовала
в журнале PLoS Computational Biology результаты
остроумного эксперимента, проливающего свет на механизмы обучения
у подростков и взрослых людей. Гипотеза, которую проверяли авторы,
состояла в том, что склонность подростков к рискованному поведению
объясняется более поздним развитием тех отделов мозга, которые необходимы для
сложных алгоритмов обучения, и поэтому подростки полагаются
в основном на более примитивный, но зато рано формирующийся алгоритм,
близкий к Q-обучению.
В эксперименте приняли участие 18 подростков (каковыми
считались лица в возрасте 12–17 лет) и 20 взрослых (от 18
до 32 лет). Схема опыта представлена на рисунке 1. Каждому
участнику показывали пары символов, из которых нужно было выбрать один.
Символов было всего 8, а пар, соответственно, 4. В каждой паре
один символ приносил удачу с вероятностью 75%, а другой —
с вероятностью 25%. Каждая пара символов соответствовала одному из
четырех «контекстов», различающихся характером подкрепления (награда или
наказание) и доступностью дополнительной информации о том, к какому
результату привел бы альтернативный выбор. Эффективность обучения оценивалась
по частоте, с которой испытуемые выбирали «правильные» символы после
обучающей сессии.
Результаты подтвердили ожидания исследователей. Взрослые
участники продемонстрировали одинаковую эффективность обучения на положительном
и отрицательном опыте. После обучения они уверенно предпочитали символ,
приносящий одно очко, спаренному с ним символу, приносящему ноль очков, и
столь же уверенно выбирали символ, приносящий ноль очков, если в паре
с ним находился символ, отнимающий очко. У подростков результаты
обучения оказались разными в этих двух ситуациях. В первом случае,
когда выбор делался между 1 и 0, подростки научились делать
правильный выбор не хуже взрослых, а во втором, когда выбирать нужно было
между 0 и −1, эффективность обучения подростков оказалась заметно
ниже.
Кроме того, взрослые извлекли пользу из дополнительной
информации о результате альтернативного решения: в вариантах
с дополнительной информацией обучение прошло успешнее. Подростки же не
смогли использовать эти сведения: эффективность их обучения оказалась
одинаковой в вариантах с полной и неполной информацией
(рис. 2).
Рис. 2. Рост частоты «правильных» решений
в ходе обучения. По горизонтальной оси — порядковый номер
испытания (от 1 до 20, так как каждая пара символов демонстрировалась
20 раз). По вертикальной оси — доля правильных
решений. Слеваподростки (Adolescents), справа взрослые
(Adults). Разными цветами обозначены четыре «контекста»; цветовые
обозначения те же, что на рис. 1 (зеленый: положительное
подкрепление, неполная информация; коричневый: отрицательное подкрепление,
неполная информация; сине-зеленый: положительное подкрепление, полная
информация; фиолетовый: отрицательное подкрепление, полная
информация). Сплошные линии с затененными областями —
экспериментальные данные ± стандартная ошибка; линии с доверительными
интервалами — результаты моделирования. Для имитации обучения подростков
использовалась самая простая модель 1 (см. рис. 3), для
взрослых — более сложная модель 3. Рисунок из обсуждаемой статьи
в PLoS Computational Biology
Авторы попытались интерпретировать полученные результаты
в рамках представлений об алгоритмах обучения. Для этого они сделали три
компьютерные модели (рис. 3). Первая модель соответствует простейшему
Q-обучению. Вторая способна учитывать также дополнительные сведения
о результатах альтернативного (не выбранного) решения для уточнения
представлений о «ценности» этого решения. Третья модель, вдобавок
к тому, что умеют две первые, использует данные о результатах обоих
решений для того, чтобы поставить полученный выигрыш в адекватный
контекст. Эта процедура позволяет алгоритму «понять», что получить ноль очков
в ситуации, когда вам грозила потеря очка, это точно так же хорошо, как
получить 1 очко в ситуации, когда альтернативой было получение нуля
очков.
Рис. 3. Три
модели обучения, с которыми сравнивались полученные результаты. Модели
состоят из трех модулей. Первый из них (Factual module) соответствует
простейшему алгоритму обучения с подкреплением — Q-обучению. Он
модифицирует величину Q(s, c) — «ценность» или «удачность» выбранного
решения c в ситуации s — в зависимости от
полученного результата R(c). Второй модуль (Counterfactual module)
использует данные о результате альтернативного (не выбранного)
решения u для того, чтобы уточнить величину Q(s, u). Третий
модуль (Contextual module) использует данные о результатах обоих решений,
выбранного (c) и не выбранного (u), чтобы поставить полученный
выигрыш в адекватный контекст, соотнеся его с тем, что
в принципе можно было получить в данной
ситуации s (V(s) — средняя ценность контекста, или усредненная
ценность решений c и u). Использование третьего модуля ведет
к замене абсолютной шкалы оценки выигрыша на относительную. Из этих
трех модулей были составлены три модели. Первая модель включает только
модуль 1, вторая — модули 1 и 2, третья — все три
модуля. Рисунок из обсуждаемой статьи в PLoS Computational
Biology
Эти три модели прошли точно такой же сеанс «обучения», как и
живые участники эксперимента. Оказалось, что ход и конечный результат обучения
подростков точнее всего описывается самой простой, первой моделью (Q-обучение).
Что касается взрослых, то их обучение точнее всего воспроизводится самой
сложной моделью №3.
Таким образом, полученные результаты согласуются
с предположением о том, что подростки используют простейший алгоритм
обучения с подкреплением, близкий к Q-обучению. Это объясняет, почему
подростки хуже учатся на отрицательном подкреплении, чем на положительном.
Взрослые используют более сложный алгоритм обучения, включающий дополнительные
модули. Это позволяет, во-первых, использовать дополнительную информацию
о ценности не выбранного решения, во-вторых, интерпретировать полученный
выигрыш в адекватном контексте, оценивая его не «вообще», а
по отношению к тому, что в принципе можно было получить
в данной ситуации. Благодаря этому взрослые учатся на отрицательном
опыте так же эффективно, как и на положительном.
Упрощенный алгоритм обучения, характерный для подростков,
согласуется с данными о более позднем созревании отделов мозга,
необходимых для реализации более сложных и эффективных алгоритмов.
С другой стороны, использование детьми и подростками именно этого простого
алгоритма, скорее всего, имеет важный адаптивный смысл. Очень точно
прокомментировала обсуждаемую статью в моем блоге одна молодая мама,
заметив, что если бы ее ребенок сразу переставал делать всё, на чем он набивает
шишки, он бы даже ходить не научился.
Литература
Stefano Palminteri, Emma J. Kilford, Giorgio Coricelli, Sarah-Jayne
Blakemore. The Computational Development of Reinforcement Learning
during Adolescence // PLoS Computational Biology.
V. 12. P. e1004953.
Источник: