Ученые из MIT выяснили, что наш мозг не оптимизирован для того, чтобы искать самый короткий маршрут. Вместо этого он выбирает путь, который точнее всего указывает на конечное направление.
© Fotolia/ Andrea Danti
Для компьютера планирование маршрута — одна из самых вычислительно сложных задач, а вот люди справляются с ней удивительно эффективно, причем в различных масштабах. Однако наблюдения показывают, что маршруты, которые выбирает человек, систематически отклоняются от кратчайшего пути между двумя точками, и эти расхождения до сих пор недостаточно изучены.
Чтобы узнать, почему люди не всегда идут по самому короткому маршруту, ученые из MIT вместе с коллегами из Франции, Китая и Италии проанализировали 552 478 GPS-треков от 14 380 пешеходов в двух крупных городах США — Бостоне и Сан-Франциско. Оказалось, пешеходы, как правило, выбирают не самый прямой или самый короткий путь — а тот, который точнее всего указывает на конечную точку. При этом люди тем чаще отклоняются от кратчайшего пути, чем больше было расстояние между исходной и конечной точками. Интересно, что выбранные пути статистически значимо отличаются, если поменять пункты отправления и назначения местами.
Выбор пути на основании конечного направления называют векторной навигацией, и известно, что многие животные — например, кошки, грызуны, летучие мыши — пользуются именно таким подходом при планировании маршрута. На основании результатов анализа ученые создали векторную модель навигации, которая предсказывала реальный человеческий маршрут лучше, чем модель, основанная на минимизации пройденного расстояния со стохастическими эффектами.
Поскольку результаты совпадают для двух крупных городов США с разной планировкой, ученые предполагают, что векторная навигация может быть универсальным свойством планирования пути для человека. Вероятно, векторная навигация, которая требует меньше усилий, чем вычисление кратчайшего маршрута, позволяет мозгу уделять больше энергии другим задачам. Проигрыш во времени компенсируется выигрышем в вычислительных мощностях мозга.
Статья опубликована в журнале Nature Computational Science
Источник: naked-science.ru
