Au lieu de se baser sur des modèles traditionnels qui postulent que nos décisions sont toujours rationnelles et bénéfiques, cette étude se sert de l’intelligence artificielle pour décortiquer les influences réelles sur nos options, y compris celles qui ne sont pas optimales.
Marcelo Mattar, un professeur à l’Université de New York, insiste sur le fait que cette nouvelle approche fonctionne comme un enquêteur, mettant en lumière des stratégies décisionnelles qui ont été ignorées par la recherche pendant des décennies.
Les petits réseaux de neurones se révèlent particulièrement efficaces pour déceler les mécanismes sous-jacents à nos décisions individuelles, permettant des prévisions de comportements de choix qui surpassent celles des modèles cognitifs traditionnels.
Cette étude, qui a été mise à l’épreuve sur un large éventail de sujets, démontre qu’elle représente mieux la complexité des comportements humains et animaux, révélant une variété de stratégies décisionnelles.
Comprendre ces nuances pourrait avoir des implications majeures dans des domaines tels que la santé mentale, les fonctions cognitives, ainsi que dans le monde des affaires et des politiques publiques.
Source: IA Tech news
