Требуется обновление браузера.

Способности машины и человека к случайному выбору


Просмотров: 225
2018 год
Набатчиков А.М., Бурлак Е.А. Способности машины и человека к случайному выбору // Философия и социология техники в XXI веке. К 70-летию В.Г. Горохова / Под общей редакцией И.Ю. Алексеевой, А.А. Костиковой, А.Ф. Яковлевой. — М.: Аквилон, 2018. — С. 371–377
Мероприятие: МГУ, Международная научная конференция памяти В. Г. Горохова "Философия и социология техники в XXI веке"
Стремительное развитие науки и техники значительно увеличило роль человека в информационных и управляющих процессах [1,2]. В связи с этим всё больший интерес вызывают проблемы формализации алгоритмов принятия решения человеком-оператором [3], особенности применяемых им моделей [4] и сопутствующие человеку ограничения [5].

Отсутствие в бихевиоральной модели человека понятия «случайность» кажется логичным предположением: поведение индивида подчиняется оптимальной стратегии, определяемой набором внутренних установок и комплексом внешних факторов. Понятие случайности вводится для описания событий, логика появления которых либо неизвестна, либо слишком сложна для применения её в качестве алгоритма прогноза.

Из высказанного предположения можно сделать вывод о неспособности человека, несмотря на его свободу воли, создавать случайные события, пусть даже он мнит их таковыми. Вместе с тем, человек использует искусственные генераторы случайных чисел для огромного количества приложений, например, протоколы многофакторной аутентификации, моделирование естественных процессов [6], в том числе, имитация мышления человека [7].

Определим «качественный» генератор случайных чисел, как источник, обладающий максимальной информационной энтропией, и, что более важно, порождающий последовательность, имеющую автокорреляционную функцию, стремящуюся к дельта-функции Дирака. Таким образом, ни анализ текущего распределения значений, ни частотный анализ последовательности, не позволят повысить вероятность угадать следующее число, соответствующую 1/n (для n возможных состояний генератора).

Существующие простые арифметические генераторы псевдослучайных чисел (ГПСЧ), в силу своей детерминированности, ожидаемо, не являются достаточно качественными [8,9] : например, линейный конгруэнтный генератор может быть «взломан» по небольшому фрагменту порождаемой последовательности. В связи с этим, выглядит интересным вопрос о преимуществе человека или машины в задаче генерации качественной последовательности случайных чисел.

Несмотря на тривиальность задачи, существующие когнитивные искажения в интерпретации понятия «случайность» не позволяют человеку создавать достаточно качественную последовательность.

Экспериментальные исследования [10] выявили фактическое отстранение испытуемого от решаемой задачи в условиях отсутствия паузы перед очередным случайным выбором. В этом случае качество последовательности возрастало, ввиду изменения условий эксперимента: человек переставал осознанно выбирать случайные варианты, а становился «фильтром» окружающего его шума (в широком смысле).

Присутствие некоей мотивации подталкивало испытуемого к идентификации связи между его выборами и появлением стимула, и выработке нового алгоритма выбора.

Последнее экспериментально проверено на примере игры «камень, ножницы, бумага». В рамках практического применения алгоритма прогнозирования [10], волонтёрам было предложено обыграть искусственный интеллект в компьютерной реализации данной игры (рис. 1). По заявлениям испытуемых, несмотря на ограничение времени принятия решения, они пытались подобрать выигрышный «паттерн», анализируя поведение программы. Добровольцам не сообщалось об использовании в программе алгоритмов прогнозирования.

screen.png
Рисунок 1. Графический интерфейс компьютерной игры «камень, ножницы, бумага».


Таким образом, можно говорить о превосходстве машины над человеком в вопросе генерации качественной случайной последовательности.

Во-первых, в [10] показано, что существуют алгоритмы, позволяющие прогнозировать последовательность чисел, порождаемую не только примитивным (в силу детерминированности) ГПСЧ, но и человеком. Возражение, что для успешного применения того или иного алгоритма прогноза необходимо априори знать тип генератора, то есть – человек ли перед нами, кажется неуместным, так как для алгоритма генерации случайных чисел, непредсказуемость – качество, сравнимое с надёжностью для алгоритма шифрования. Согласно принципу Керкгоффса, допускается, что противник может знать всё об используемой системе, кроме используемых ключей (для ГПСЧ – это начальные значения генератора). Отметим, что разработанный алгоритм не универсален и практически бессилен к иным ГПСЧ, не человеку, т.е. человек – аналог некоего арифметического генератора.

Во-вторых, такая предсказуемость порождаемой человеком последовательности, при изобилии внешней информации, могущей выступать в качестве ключей генерации, например, эмоциональное состояние, предшествующие эксперименту мысли, большое количество аудиовизуальных образов и т.п., может быть интерпретирована как примитивность используемых человеком алгоритмов.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект № 15-08-06767.

Литература


Внешние источники:

  1. Фотоальбом конференции

Комментарии

Инкогнито
  Загружаем captcha