Моделі та платформи ШІ

Людський мозок реагує по-різному на матчі з настільним тенісом проти людських і машинних опонентів

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Дослідники університету Флориди виявили, що мозок гравців у настільний теніс реагує по-різному, коли вони грають проти людських опонентів порівняно з машинними опонентами. Дослідження, яке очолювали аспірантка Аманда Студніцкі та її науковий керівник, професор біомедичної інженерії Даніель Ферріс, мало на меті зрозуміти, як наш мозок реагує на вимоги високошвидкісних видів спорту, таких як настільний теніс, і як вибір опонента впливає на цю реакцію.

Ферріс пояснив значення дослідження: “Люди, які взаємодіють з роботами, будуть відрізнятися від тих, хто взаємодіє з іншими людьми. Наша довгострокова мета – спробувати зрозуміти, як мозок реагує на ці відмінності.”

Дослідження нейробіології спортивного výkonу

Робота мозку під час спортивних занять давно цікавить дослідників. У складних, швидких видах спорту, таких як настільний теніс, розуміння того, як мозок обробляє інформацію і контролює рухи, може надати цінні знання про спортивну підготовку та розвиток більш ефективних методів підготовки.

Це дослідження також має значення для майбутнього взаємодії людини та робота, оскільки роботи стають все більш поширеними та складними в різних аспектах життя людини. Розуміння реакції мозку на роботизовані аналоги може допомогти зробити штучних компаньйонів більш природними та поліпшити їх інтеграцію в нашу повсякденну життя.

Щоб вивчити реакцію мозку під час матчів з настільним тенісом, Студніцкі та Ферріс використовували шапку для сканування мозку, оснащену 240 електродами. Це дозволило їм зосередитися на парієто-окципітальному кортексі, області, відповідальної за перетворення сенсорної інформації в рух. Вони записали активність мозку гравців, коли вони грали проти людських опонентів та проти машини, яка подає м’яч.

Студніцкі сказала: “Ми хотіли зрозуміти, як це працює для складних рухів, таких як відстежування м’яча в просторі та перехоплення його, і настільний теніс був ідеальним для цього.”

Синхронізація проти десинхронізації: Реакція мозку на різних опонентів

Дослідники спостерігали, що коли грають проти іншого людини, нейрони гравців працюють у єдності, демонструючи синхронізацію. Натомість, коли грають проти машини, яка подає м’яч, нейрони в їхніх мозках не були синхронізовані, що призводило до десинхронізації.

Ферріс пояснив різницю: “Якщо у нас 100 000 людей на футбольному стадіоні та вони всі кричать разом, це подібно до синхронізації в мозку, яка є ознакою того, що мозок розслаблений. Якщо у нас ті ж 100 000 людей, але вони всі розмовляють зі своїми друзями, вони зайняті, але не синхронізовані. У багатьох випадках ця десинхронізація є ознакою того, що мозок виконує багато обчислень, а не просто сидить і чекає”.

Команда підозрює, що мозок гравців був більш активним, коли вони чекали на роботизовані подачі, оскільки машини не надають жодних сигналів про те, що вони будуть робити далі. Ця різниця в обробці мозку свідчить про те, що тренування з машиною можуть не надавати такого ж досвіду, як гра проти справжнього опонента.

Майбутнє машинної допомоги у спортивній підготовці

Хоча дослідження підкреслює відмінності в активності мозку при зустрічі з людськими та машинними опонентами, воно не відкидає цінність машинної допомоги у підготовці. Студніцкі вважає, що машини продовжуватимуть відігравати значну роль у спортивній підготовці: “Я все ще бачу велику цінність у тренуванні з машиною. Але я думаю, що машини будуть еволюціонувати протягом наступних 10-20 років, і ми можемо побачити більш природні поведінки для гравців, щоб тренуватися проти них”.

По мірі розвитку технологій, ймовірно, що машини стануть більш здатними імітувати людську поведінку та надавати більш реалістичні тренувальні досвіди. Розуміння нюансів активності людського мозку у відповідь на різних опонентів може допомогти дослідникам зробити внесок у розвиток більш ефективних методів підготовки та покращити

Алекс Макфарленд - журналіст та письменник з питань штучного інтелекту, який досліджує останні розробки в галузі штучного інтелекту. Він співпрацював з численними стартапами та виданнями з штучного інтелекту у світі.