İnsanların ve hayvanların nasıl karar verdiklerini inceleyen klasik modeller, genellikle bireylerin geçmiş deneyimlere dayanarak en mantıklı ya da en faydalı seçeneği tercih ettiği varsayımıyla çalışır. Ancak bu varsayım, karar alma süreçlerinin gerçekte nasıl işlediğine dair önemli ayrıntıları gözden kaçırıyor olabilir.
New York Üniversitesi ve Kaliforniya Üniversitesi San Diego’dan araştırmacıların ortak yürüttüğü yeni bir çalışma, bu soruna farklı bir yaklaşım sunuyor. Çalışmada, yapay zekâ temelli küçük ölçekli sinir ağları kullanılarak bireylerin kararlarını neyin etkilediği analiz edildi. Bu ağlar, hem insanların hem de hayvanların zaman zaman neden mantıksız ya da suboptimal kararlar aldığını açıklamada geleneksel modellere kıyasla daha başarılı sonuçlar verdi.
Çalışmanın yazarlarından New York Üniversitesi Psikoloji Bölümü’nden Marcelo Mattar, kullanılan yöntemin, bireylerin karar alırken gerçekte nasıl öğrendiklerini ortaya koymayı hedeflediğini belirtiyor. Mattar’a göre bu yöntem, süreci belirli kurallara göre varsaymak yerine, kararların nasıl ortaya çıktığını doğrudan gözlemlemeyi mümkün kılıyor.
Karmaşık davranışları basit modellerle anlamak mümkün
Araştırmada kullanılan sinir ağları, ticari yapay zekâ uygulamalarında yer alan sistemlere göre oldukça basit yapıda. Ancak bu sadelik, modellerin anlaşılabilirliğini artırırken, aynı zamanda bireysel karar kalıplarını yakalama konusunda da avantaj sağlıyor.
Kaliforniya Üniversitesi San Diego'da doktora çalışmalarını sürdüren Ji-An Li, büyük yapay zekâ sistemlerinin yüksek doğrulukla tahmin yapabildiğini; ancak bu sistemlerin neden böyle tahminlerde bulunduğunu açıklamanın zor olduğunu ifade ediyor. Buna karşılık küçük ölçekli sinir ağları, kararların arkasındaki mekanizmaların şeffaf şekilde analiz edilmesine olanak tanıyor.
Bu yaklaşımın bir diğer katkısı da, yalnızca genel eğilimleri değil, bireysel düzeydeki strateji farklarını da ortaya koyabilmesi. Araştırmanın bulgularına göre, aynı koşullarda bile her birey, karar alma sürecinde farklı yollar izleyebiliyor. Bu durum, bilişsel çeşitliliğin karar mekanizmalarına doğrudan yansıdığını gösteriyor.
Laboratuvarla sınırlı kalmayan bir model
Çalışma, yalnızca insanlarla sınırlı değil. Model, insanlar dışında laboratuvar sıçanları ve insan dışı primatlar üzerinde de test edildi ve benzer sonuçlar elde edildi. Özellikle, modelin rasyonel olmayan seçimleri de doğru şekilde öngörebilmesi, karar alma süreçlerinin düşündüğümüz kadar tutarlı ilerlemediğini gösteriyor.
Geleneksel modellerin genellikle “en doğru karar”ı modellemeye çalıştığını hatırlatan araştırmacılar, bu yaklaşımların gerçek hayattaki davranış örüntülerini yeterince yansıtamadığını ifade ediyor. Oysa bu yeni yöntem, bireylerin ideal olmayan tercihlerinin dahi sistemli ve öngörülebilir biçimde incelenebileceğini ortaya koyuyor.
