研究者たちは、RTNetという新しい神経ネットワークを開発しました。これは人間のように決定を下すことができます。この突破口は、科学者のファルシャド・ラフィエイ、メダ・シェカール、ドブロミル・ラフネフによって達成され、Nature Human Behaviourに発表されました。

RTNetは他の神経ネットワークとは異なり、人間が思考し決定する方法を模倣する形で決定を下すことができます。他のモデルが毎回同じ決断を下すのに対し、RTNetは人間のように決定を変えることができます。これにより、人間の行動を理解するためのより良いモデルとなっています。

RTNetをテストするために、研究者たちは手書きの数字の画像を使用しました。彼らは、これらの数字を認識し、自分の回答に対する自信を評価する必要がある60人の人間ボランティアからデータを収集しました。その後、同じ画像を使ってRTNetがテストされました。驚くべきことに、RTNetの反応は、人間の正確さ、反応時間、自信と一致しました。

RTNetは、確率に基づいて決定を下すベイジアン神経ネットワークという方法を使用しています。また、決定を下す前に証拠を蓄積します。これは、人間が行うのと同じです。つまり、RTNetは常に同じ決定を下すわけではなく、証拠によって変化するため、より人間らしいのです。

RTNetの重要な特徴の一つは「スピード-精度のトレードオフ」です。これは、迅速に決定を下さなければならない場合、正確性が低下する可能性があることを意味します。研究者たちは、RTNetが他のモデルよりも優れた性能を発揮し、特に迅速に決定を下さなければならない場合においてその傾向が強いことを発見しました。

この新しい神経ネットワークは、機械が人間のように考え、決定を下すことができる大きな一歩です。研究者たちは、RTNetをより多様なデータセットで訓練し、その手法を将来的に他の神経ネットワークにも適用することを期待しています。これにより、機械は人間の意思決定を模倣するだけでなく、私たちが毎日直面する多くの決断を支援することができるかもしれません。