Человек не может контролировать, какие объекты в окружающем мире привлекут его внимание. Этот процесс происходит бессознательно. Тем не менее, он очень важен в принятии решений, а также во множестве практических задач, когда речь идёт о воздействии на массовую аудиторию. Учёные из Принстонского и Стэнфордского университетов продолжили работу своих предшественников по исследованию механизма внимания у людей. Они изучили, как под воздействием вознаграждения укрепляются определённые нейронные цепи в мозге, которые определяют, на какой стимул будет реагировать человек, обращая внимание именно на него и игнорируя остальные.

Подтвердилась теория, что внимание человека эффективно программируется с помощью вознаграждения. Исследование американских учёных имеет большое значение для разработки методов поведенческой терапии — психотерапии, которая исправляет неправильное поведение человека с помощью подкрепления желательного спонтанного поведения.

Науке до сих мало известно о том, как связаны между собой внимание человека и новые знания, полученные в процессе принятия решений. В исследованиях на эту тему специалисты используют специальную методику обучения с подкреплением (reinforcement learning). На людях применяется точно такой же метод укрепляющего обучения, как и в тренировке искусственного интеллекта, только здесь неврологи ставят задачу не обучать ИИ, а изучать мозг в попытке понять, как изменяется его реакция при обладании большей информацией, чем раньше.

Несмотря на повсеместный успех алгоритмов для обучения с подкреплением в объяснении активности мозга на простых задачах, эта методика показала крайнюю неэффективность на более сложных задачах в сложном (многомерном) окружении. То есть в ситуациях, которые окружают нас в реальном мире.

Один из вариантов решения проблемы — реализовать выборочное внимание подопытных для снижения многомерности окружения. Однако тут есть определённая трудность. Для эффективного изучения процесса обучения следует сужать многомерность окружения именно до тех измерений, которые стимулируют процесс обучения, то есть именно до важных измерений. В то же время не всегода понятно, какие конкретно это должны быть области. Человек постепенно сам определяет, какие именно признаки важно учитывать для правильного решения задачи, это приходит с опытом, то есть непосредственно в процессе обучения.

Группа американских исследователей из Принстонского и Стэнфордского университетов попыталась решить эту задачу. Они выдвинули гипотезу, что в данном случае (в сложном многомерном окружении) присутствует двусторонний обмен информацией между вниманием человека и его обучаемостью. Результаты своего исследования учёные опубликовали в статье «Динамическое взаимодействие между обучением с подкреплением и вниманием в многомерных окружениях» в журнале Neuron.

Для проверки своей гипотезы учёные предложили участникам эксперимента выполнить задачу на обучение с подкреплением со смешанным стимулом. В каждом тесте участнику демонстрировались три изображения: лицо человека, географический ландшафт и инструмент. В то же время мозг участников эксперимента постоянно сканировался с помощью инструмента для функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). В каждом из тестов только один из трёх стимулов имел отношение к получению вознаграждения, что соотносится с поведением человека в реальном мире, когда только определённая конкретная информация важна для принятия решения. Нужно определить, какая это информация.

Используя сканер движения глаз и многосторонний анализ паттернов фМРТ, учёным удалось сделать количественную оценку внимания, которое люди уделяют каждому из трёх стимулов в каждом тесте. После «закрепления» приоритета определённого стимула в мозге подопытных, учёные провели повторную серию тестов, чтобы определить, насколько приобретённый опыт влияет на дальнейшее поведение участников эксперимента, в том числе на реакцию после ошибок в предсказании. В конце концов, исследователи попытались определить области мозга, которые непосредственно активизируются в момент, когда человек делает выбор, на каком объекте сконцентрировать свой внимание. То есть какие именно нейронные цепи контролируют внимание человека.

Схематическая иллюстрация эксперимента. В каждой из задач участнику показывали три изображения, он выбирал одно из них, получал ответ, и переходил к следующему изображению. На графике B видно, что с каждым новым тестом количество выборов наиболее выгодного стимула увеличивалось. На графике C показано, что выбор правильного стимула в последних пяти тестах из набора значительно превышает количество правильных ответов в первых пяти тестах

Результаты экспериментов показали, что в мозге человека действительно работает процесс обучения с подкреплением, при этом мозг выбирает из многомерного пространства определённые стимулы, которые оказывают влияние на результат, и уделяет меньше внимания всему остальному.

В практических целях эту особенность мозга можно использовать разными способами. Так, в области информационной безопасности (или при знакомстве с противоположным полом), чтобы привлечь внимание жертвы следует форсировать определённый стимул, на который жертва обращает особенное внимание. В этом случае можно получить требуемый результат, потому что жертва будет не так восприимчива к остальным стимулам.

В социальной инженерии эта особенность используется различными способами. Например, жертва будет особенно благодарна, если кто-то со знанием и опытом придёт на помощь в решении проблемы. При этом она не обратит никакого внимания на все остальные стимулы (удостоверение личности, должность и звание человека), на которые бы обязательно обратила внимание в отсутствие главного стимула, которым является проблема. Соответственно, характерным приёмом является создать проблему, а потом придти на помощь человеку, с которым нужно установить контакт.

Популярными способами в социальной инженерии является также активация в человеке сильных эмоций (страх, симпатия, вина), которые сразу же заглушают остальные стимулы в процессе активации нейронных сетей, отвечающих за внимание в мозге.

Научная работа опубликована 18 января 2017 года в журнале Neuron (doi: 10.1016/j.neuron.2016.12.040).