なぜ一部の人は他の人より芝生をうまく刈るのか

なぜ一部の人は他の人より芝生をうまく刈るのかRussell Samora、Florina Sutanto、Arjun Kakkar、Sushant Karkiによるあなたはおそらく、芝生を刈ったり、ラグを掃除したりするようなことを、あまり考えずに何百回もやったことがあるでしょう。あなたの脳の一部は、通常、仕事を完了するのに十分な経路を見つけ出します。人間は実際にはこれにかなりうまく、コンピュータにとっては難しい問題であるにもかかわらず、あなたが推測するよりも優れています。私たちはそれを自分で確かめたかったので、芝生を作り、人々にそれを刈ってもらいました。試してみてください。この芝生をどれだけ効率的に刈ることができますか？ゲームをスキップしたので、ここに最適な経路だけがあります。これがあなたのやったことと同じですか？最適な経路リプレイ数週間前、30,954人が同じ芝生を刈りました。これが彼らの経路の様子です。プレイヤーID：（移動）多くの人が最適な経路に近づきました。52%の人が最高の可能な経路から5回の移動以内に収まり、16%の人が完璧にこなしました。多くの異なるアプローチがありながら、似たような、かなり良い結果が得られました。カバーする必要があるのは49マスだけですが、人々はそれを実行するために14,589通りの異なる方法を見つけました。その多様性にもかかわらず、中央値の人は依然として91%の効率（5回の移動以内）を達成しました。この小さな芝生には12通りの完璧な解があり、人々はそれらをすべて見つけました。しかし、実際に何を解決していたのでしょうか？マスを通る最適な経路を見つけることは、コンピュータサイエンスにおける古典的な問題です。いいえ、帰らないでください！あまり難しくしないことを約束します。経路計画問題芝刈り問題を解決することは、正式にはカバレッジ経路計画と呼ばれ、コンピュータサイエンスで最も有名な経路計画問題の一つに関連しています：巡回セールスマン問題。前提はシンプルです：セールスマンは、各都市を一度だけ訪れ、出発点に戻る必要があります。すべて、最短のルートを取りながら。ピザ配達員が立ち寄りを計画したり、ハロウィンの子供がお菓子を最大限に集めようとしたりするのは、この問題のバージョンを解決しています。00000経路長：0人間は、コンピュータ計算による最適な解に、より少ない停止回数で驚くほど近づき、70回以上の停止回数でもかなりうまくいく（最適解よりわずか11%非効率）という研究を読んだ後、この芝刈り実験を作成したいと思いました。彼らのグラフを以下に再現しました。停止回数が増えるにつれて、人間の能力は低下します。芝刈りの結果は似ているでしょうか？少し寄り道させてください。この種の問題に取り組むには、主に2つの方法があります。物事を少し単純化すると、最適な経路を保証するアルゴリズムと、「十分良い」経路を迅速に見つけるためのショートカットを使用するヒューリスティックがあります。なぜ人間はヒューリスティックを必要とするのでしょうか？もしセールスマンがわずか10都市を訪れる必要があり、考えられるすべてのルートをチェックする必要がある場合、驚くべきことに360万通りをテストする必要があります。都市が追加されるにつれて、その数は指数関数的に爆発します。15都市で1兆3千億通りの可能なルートになります。😱20都市になると、240京通りの可能なルートになります。🤯問題が小さい場合、アプローチはあまり重要ではありません。ほとんどすべてが機能します。しかし、複雑さが増すにつれて、最適解は不可能になり、ヒューリスティックが必要になります。これは人間とコンピュータの両方に当てはまります。人間は、完璧が非現実的な場合に、良い十分な戦略に頼ります。ガイド付きツアー刈り取りセッションを、ディレクターズカットスタイルで、途中で解説を加えて再生してみましょう。このウォークスルーでは、ボーンズと名乗った人の平均的な実行例を使用します。彼は54回の移動で完了しました。これは最適解より5回多いです。各移動のタイムスタンプを記録したので、すべての躊躇や方向転換がデータフットプリントを残しました。リプレイ開始地点に戻って、それを歩いてみましょう。ボーンズが最初の移動をする前に、2.9秒間一時停止しました。彼はここでも完全に平均的でした。芝生が表示されると、彼は自然に立ち止まって芝生を調査し、おそらく計画を立てました。ボーンズが出発！5番目のマスまで、最初のストレッチでは何も決めることはありませんでした。右に進むか、下に行くか？ここで経路が最初に分岐しました。ボーンズはほとんど躊躇せず（0.7秒）、20%の他の人々のように下に行くことを決めました。これは、後で詳しく説明する重要な瞬間です。ボーンズは底に着くまで外縁を歩き回りました。彼の最初の顕著な一時停止（2.4秒）は、行き止まりにぶつかり、後戻りしなければならないことに気づいたときでした。リプレイ間違いに気づいた後、ボーンズは向きを変え、このセクションを終えるために最初のマスを再び刈りました。もう一方の開いているセクションに到達するために、彼はさらに2つのマスを後戻りする必要がありました。その後は、端を回って残りのマスを中央で埋める作業は、ほとんど順調に進みました。リプレイ最高の刈り手とそれ以外の違いを分けたのは、単一の重要な決定でした。芝生を2つの主要なセクション、左と右に分けることができます。ボーンズは最初に左のセクションを完了しました。行き止まりなので、唯一の道は後戻りすることであり、避けられない後戻りが発生しました。各人がどこで終わったかを見ると、これが明らかになります。最適解から3回以上の移動をした人は、芝生中に散らばっていました。最適解から2回以内の人、そして完璧だった17%の人々を含め、行き止まりの罠を予測して、右側を先に刈り、左側で実行を終えることを選択しました。そのうちの一人はサラという本名の人物でした。私たちは彼女に連絡を取り、意図的に左側で終わったことを学びました。「最後に行き止まりがあるのを見たので、そこも終わらせるべきだと思いました。だから、最初にあそこには行かないようにしました。」リプレイサラは、行き止まりがあるということは、後戻りを避けるために左のセクションを最後に取っておかなければならないことを知っていました。一時停止データもそれを裏付けていました。彼女の最も長い躊躇は、分岐点の1マス手前で起こり、その後、右側をクリアし続けました。サラはまた、少し不自然に見えることもしました。数回まっすぐ進む代わりに、彼女は直感的かつ先回りして蛇行パターンで曲がりました。これは、実際の芝刈りと私たちの単純化されたゲームとの間の重要な違いを浮き彫りにし、強力な刈り手はこの戦略を利用しました。熱心なゲーマーであるサラは、この戦略にすぐに気づいたようです。6つの芝生それは1つの芝生でした。私たちは5つのレベルを作成しました。それぞれ前のレベルよりも大きく、より散らかっていました。最大14x14の芝生で、約200マスをカバーしました。チュートリアル（6x6）レベル1（6x6）レベル2（8x8）レベル3（10x10）レベル4（12x12）レベル5（14x14）30,954人が2つの必須レベルをクリアし、8,912人がいくつかの追加のボーナスレベルを完了しました。緑の線は、各芝生での中央値の最適性を示しています。明るい帯は、ほとんどの人（80%）の成績を表しています。私たちは低下を予想していました。巡回セールスマン問題の研究は、問題が大きくなるにつれて人間が悪化することを示唆しています。しかし、芝生が26回の移動で済むか177回の移動で済むかに関わらず、最適性は90%前後を維持しました。ただし、注意点があります。芝生を大きくし、同時に異なる障害物レイアウトにしたため、どちらがより影響したかは断定できません。パフォーマンスは、実際には前の2つよりも最大の芝生の方がわずかに良好であり、これはレイアウトがサイズよりも重要であることを示唆しています。私たちの最良の推測は、芝生自体の構造です。巡回セールスマン問題はノードをランダムに散らばせますが、芝生には構造があり、人々は2つの戦略に頼ることができます：分解と圧縮。人々は芝生をより小さく、管理しやすいセクションに分解し、それらを段階的に解決しました。インタビューしたサラはこれを完璧に説明しました。「私はそれを部分ごとにこなします…後ろに残ったものはすべて終わらせるようにしています。」最大の芝生では、彼女はそれが理由であることを明確にしました。全体を頭の中で保持することは不可能でした。「私はこれらすべてを計画することはできません…それをすべて覚えていることさえ、非常に困難すぎるでしょう。」だから彼女はそれをチャンクに分けました。彼女はセクションをクリアし、次のセクションに進みました。教科書的な分解。人々がラウンド間を移動するにつれて、彼らは学習したことをゲームのメンタルモデルに圧縮し、より複雑な芝生でパターンを識別し、ゲームプレイを適応させることができたかもしれません。考えたとき、より長く考えた人の方がうまく刈れることは明らかだと思われました。以下は、7,235人の