Искусственный интеллект научили предсказывать успешность человека в задачах на внимание

Ученые из НИУ ВШЭ и Сколтеха разработали модель машинного обучения, которая может предсказывать успешность человека в задаче на внимание по времени реакции и движениям глаз. О работе рассказывается в совместном пресс-релизе Российского научного фонда и Сколтеха.

Для задач, связанных с удержанием в уме зрительной информации, например, в работе диспетчера в аэропорту или водителя на дороге, особенно важна степень внимания участника. Внимание также необходимо для обучения, когда человеку нужно сосредоточиться на мыслительной задаче. Поэтому важно научиться измерять, как ресурс внимания в зрительных задачах влияет на успешность их выполнения.

Измерение ментального внимания широко изучалось в психологии развития и в образовании. Известно, что показатели ментального внимания сильно коррелируют с общим интеллектом и успеваемостью. Авторы статьи решили впервые применить алгоритмы машинного обучения, чтобы понять, по каким измеряемым данным можно предсказать точность выполнения задачи на внимание. Для предсказания ученые собирали данные о времени реакции и движении глаз.

В эксперименте испытуемые выполняли задачу на соответствие цветов (Colour Matching Task) в двух вариантах: с воздушными шариками и с клоунами. В каждом из них перед игроком на короткое время появляются изображения с различными цветами. От испытуемого требуется сравнить картинку с предыдущей и ответить, совпадают ли цвета. Это задание имитирует задачи, которые стоят перед врачами-рентгенологами, водителями, диспетчерами в аэропортах и другими специалистами, которым важно удерживать в уме зрительную информацию и быстро учитывать изменения. У обеих задач есть шесть уровней сложности — в зависимости от количества цветов, которые нужно обработать. Вариант с клоунами