Una nueva investigación sugiere que, cuando dos personas deben trabajar juntas en una tarea física a pesar de los objetivos en conflicto, la cantidad de información disponible sobre las acciones de los demás influye en la rapidez y la forma óptima en que aprenden a colaborar. Vinil Chackochan y Vittorio Sanguineti de la Universidad de Génova, Italia, presentar estos hallazgos en PLOS Biología Computacional .

La mayoría de las investigaciones anteriores sobre la capacidad de los seres humanos para coordinar acciones con otros se han dirigido a situaciones en las que dos personas comparten un objetivo común. como transportar una carga u operar una herramienta. Mucho más a menudo los objetivos de las personas entran en conflicto, y deben descubrir cómo colaborar. Sin embargo, pocos estudios han explorado tales situaciones.

Para el nuevo estudio, Chackochan y Sanguineti diseñaron una tarea experimental en la que se asignan dos participantes para realizar diferentes, conjuntos de movimientos que compiten utilizando el mismo aparato mecánico al mismo tiempo. También utilizaron estadísticas bayesianas y teoría de juegos diferencial para diseñar un modelo computacional que simula situaciones similares de pareja.

El análisis de los resultados experimentales y las simulaciones reveló que, cuando uno tiene más información sobre cómo reacciona una pareja a las acciones de uno, la colaboración se logra más rápidamente, y se tiende a desarrollar estrategias óptimas de interacción similares a las predichas por la teoría de juegos. A diferencia de, con menos información sobre la pareja, una persona desarrolla estrategias que minimizan la necesidad de esa información.

Los hallazgos proporcionan nuevos conocimientos sobre la maquinaria computacional mínima necesaria para una colaboración física estable. Comprender los mecanismos que subyacen a este tipo de interacciones humano-humano podría ayudar al desarrollo de robots que puedan interactuar con las personas de una manera más natural. moda humana.

"La teoría de juegos ha tenido un gran impacto en muchos campos, incluida la economía, Ciencias Políticas, lingüística, la investigación de operaciones, y más, ", Dice Chackochan." La aplicación de la teoría de juegos en la acción conjunta humana puede tener un potencial de gran alcance, especialmente en el área de la interacción humano-robot ".

Próximo, los investigadores planean explorar cómo las personas logran y representan el conocimiento sobre las acciones y metas en curso de un socio. También tienen como objetivo trabajar para el desarrollo de un agente virtual bioinspirado con capacidades de colaboración integradas.