De enxames de robôs às sociedades humanas, boas decisões dependem da mistura certa de perspectivas

Quando os grupos tomam decisões – se os seres humanos estão alinhados em uma idéia compartilhada, robôs que coordenam tarefas ou peixes decidindo onde nadar – não todos contribuem igualmente. Algumas pessoas têm informações mais confiáveis, enquanto outras estão mais conectadas e têm maior influência social.

Um novo estudo de pesquisadores do cluster de ciência da inteligência da excelência mostra que uma combinação de incerteza e heterogeneidade desempenha um papel crucial na maneira como os grupos atingem o consenso.

As descobertas, publicadas em Relatórios científicos Por Vito Mengers, Mohsen Raoufi, Oliver Brock, Heiko Hamann e Pawel Romanczuk, mostram que os grupos tomam decisões mais rápidas e precisas quando os indivíduos consideram não apenas as opiniões de seus vizinhos, mas também de sua confiança sobre essas opiniões e quão conectados esses outros estão dentro do grupo.

No entanto, mais confiança nem sempre é igual a decisões mais inteligentes. O estudo também mostra que os membros do Grupo Operconfiante com informações erradas podem enganar o grupo.

Por que alguns grupos tomam melhores decisões do que outros: a diversidade atende à incerteza

Modelos clássicos de tomada de decisão assumem que todos os indivíduos contribuem igualmente para o consenso, mas, na realidade, os grupos são diversos e heterogêneos em conhecimento e influência. Assim como algumas pessoas são especialistas em um tópico, ou certos peixes em uma escola têm uma visão mais clara dos predadores, algumas pessoas têm informações mais precisas ou confiáveis ​​do que o restante do grupo. Outros podem estar mais “conectados”, o que faz com que suas opiniões se espalhem mais amplamente. Pense em figuras influentes nas mídias sociais, ou robôs com papéis centrais em um enxame.

Esses dois tipos de diversidade, o nível de conhecimento e o número de conexões, não são independentes, pois a incerteza influencia como os dois moldam a tomada de decisão. Em outras palavras, indivíduos com mais conhecimento inicial tendem a se tornar mais centrais e influentes, ajudando os outros a reduzir a incerteza, enquanto aqueles que interagem com muitos outros obtêm mais informações e, portanto, se tornam menos incertos ao longo do tempo. Essa dinâmica permite que os grupos filtem naturalmente informações fracas ou tendenciosas e convergem em conclusões confiáveis ​​- enquanto os indivíduos centrais não se tornam excessivamente confiantes rapidamente.

“De grupos de animais às sociedades humanas e enxames de robôs, os coletivos são inerentemente heterogêneos de várias maneiras, com cada indivíduo trazendo diferenças moldadas por sua individualidade”, explica Mohsen Raoufi, um dos autores principais do estudo. “E a parte realmente emocionante é que os grupos podem aproveitar essa heterogeneidade – sem controle central – simplificando o uso da incerteza”.

Como o estudo testou a tomada de decisão em grupo

Para explorar esses efeitos, os pesquisadores construíram um modelo em que os indivíduos – robôs, peixes ou humanos – ajustam suas crenças e certeza dinamicamente à medida que novas informações entram. Indivíduos incertos se apoiaram mais em seus colegas, enquanto os confiantes moldavam a direção de opinião do grupo. Mas a posição dentro da rede importava tanto – agentes bem conectados espalharam suas opiniões amplamente, se estavam certas ou erradas.

Os pesquisadores descobriram que uma mistura de perspectivas não era suficiente para melhorar as decisões. Grupos chegaram a decisões mais inteligentes e mais rápidas quando guiadas pela incerteza. Quando todos tinham igual segurança e conexões, o consenso era lento e não confiável. Mas em grupos heterogêneos, a incerteza ajudou a pesar opiniões, para que as decisões fossem mais rápidas e precisas.

Uma das maiores surpresas? Quando indivíduos altamente conectados ficaram certos demais e, portanto, muito confiantes, eles começaram a dominar o grupo, mesmo quando estavam errados. Esse desequilíbrio significava que o viés poderia se espalhar facilmente, os modelos de IA falhos poderiam gerar decisões incorretas, e os grupos poderiam acabar seguindo um líder que tinha certeza de si mesmo, mas finalmente equivocado.

“Muitas vezes assumimos que indivíduos influentes devem estar confiantes em suas decisões”, diz Vito Mengers, o outro autor principal, “mas nosso estudo mostra que o excesso de confiança é rapidamente prejudicial. Se figuras ou algoritmos centrais se tornarem certos muito cedo, eles podem enganar todo o sistema, seja um grupo humano ou uma rede de robôs”.

Por que isso importa: ai, redes humanas e lições da natureza

Em inteligência artificial e robótica, esta pesquisa oferece uma nova maneira de projetar sistemas que tomem melhores decisões coletivas. Os carros autônomos podem avaliar não apenas os insumos do sensor, mas também a confiança de outros veículos próximos, melhorando a segurança.

Muitos sistemas naturais já seguem o princípio de se adaptar à incerteza. Escolas de peixes, bandos de pássaros e colônias de formigas não tratam toda a entrada igualmente, mas se adaptam dinamicamente. Ao estudar como isso funciona, podemos entender melhor o nosso próprio mundo e usar esse conhecimento para construir melhor IA e melhorar a colaboração humana.

Este estudo sugere que uma boa tomada de decisão não vem da eliminação da incerteza-vem do uso corretamente. Os grupos – sejam humanos, robóticos ou biológicos – funcionam melhor quando reconhecem e ajustam as diferenças de conhecimento e influência, em vez de ignorá -los. Os pesquisadores mostraram que a incerteza não é uma falha – é um recurso. E quando os grupos o usam com sabedoria, eles se tornam muito melhores em navegar na complexidade e tomar as decisões certas.