Sains & Teknologi

Penelitian Baru Menunjukkan Mengapa Anda Tidak Perlu Sempurna untuk Menyelesaikan Pekerjaan

Potongan Teka-teki Pemecahan Masalah

Ahli saraf biasanya mengusulkan satu mannequin optimum bagi hewan untuk melaksanakan tugas, tetapi para peneliti telah menemukan bahwa hewan sering kali menggunakan strategi yang kurang sempurna yang efisien dan menghemat sumber daya. Kerangka kerja baru mereka mengungkap banyak cara yang layak untuk menyelesaikan tugas, yang menawarkan wawasan tentang perilaku hewan dan fungsi otak.

Para peneliti menemukan bahwa hewan sering menggunakan strategi “cukup baik” untuk tugas-tugas seperti mencari makan, yang kurang optimum tetapi tetap efektif, menantang pandangan tradisional tentang optimalisasi perilaku dan menyediakan kerangka kerja baru untuk memahami hubungan strategi ini dan penerapan yang lebih luas.

Ketika ahli saraf mempertimbangkan strategi yang mungkin digunakan hewan untuk menyelesaikan suatu tugas, seperti mencari makanan, berburu mangsa, atau menavigasi labirin, mereka sering menyarankan satu mannequin tunggal yang menguraikan cara paling efektif bagi hewan untuk mencapai tujuan.

Namun di dunia nyata, hewan – dan manusia – mungkin tidak menggunakan cara yang optimum, yang dapat menghabiskan banyak sumber daya. Sebaliknya, mereka menggunakan strategi yang cukup baik untuk menyelesaikan pekerjaan tetapi membutuhkan lebih sedikit daya otak.

Dalam penelitian baru, para ilmuwan Janelia berupaya untuk lebih memahami kemungkinan cara hewan dapat berhasil memecahkan masalah, lebih dari sekadar strategi terbaik.

Karya tersebut menunjukkan bahwa ada banyak cara yang dapat dilakukan hewan untuk menyelesaikan tugas mencari makan yang sederhana. Karya tersebut juga memaparkan kerangka teoritis untuk memahami berbagai strategi tersebut, bagaimana strategi tersebut saling terkait, dan bagaimana strategi tersebut memecahkan masalah yang sama secara berbeda.

Beberapa pilihan yang kurang sempurna ini untuk menyelesaikan suatu tugas bekerja hampir sama baiknya dengan strategi optimum tetapi dengan usaha yang jauh lebih sedikit, demikian temuan para peneliti, sehingga membebaskan hewan untuk menggunakan sumber daya yang berharga guna menangani banyak tugas.

“Begitu Anda melepaskan diri dari kesempurnaan, Anda akan terkejut betapa banyaknya cara untuk memecahkan masalah,” kata Tzuhsuan Ma, seorang postdoc di Hermundstad Lab yang memimpin penelitian tersebut.

Kerangka kerja baru ini dapat membantu para peneliti mulai meneliti strategi-strategi yang “cukup baik” ini, termasuk mengapa individu yang berbeda mungkin mengadaptasi strategi yang berbeda, bagaimana strategi-strategi ini dapat bekerja sama, dan seberapa umum strategi-strategi tersebut dapat diterapkan pada tugas-tugas lain. Itu dapat membantu menjelaskan bagaimana otak memungkinkan perilaku di dunia nyata.

“Banyak dari strategi ini yang tidak pernah kami bayangkan sebagai cara yang memungkinkan untuk menyelesaikan tugas ini, tetapi strategi ini berhasil dengan baik, jadi sangat mungkin hewan juga dapat menggunakannya,” kata Pemimpin Kelompok Janelia Ann Hermundstad. “Strategi ini memberi kita kosakata baru untuk memahami perilaku.”

Melihat Melampaui Kesempurnaan

Penelitian ini dimulai tiga tahun lalu ketika Ma mulai bertanya-tanya tentang berbagai strategi yang mungkin digunakan hewan untuk menyelesaikan tugas sederhana namun umum: memilih di antara dua pilihan di mana peluang untuk mendapatkan hadiah berubah seiring waktu.

Para peneliti tertarik untuk meneliti sekelompok strategi yang berada di antara solusi optimum dan sepenuhnya acak: “program kecil” yang terbatas sumber dayanya tetapi tetap dapat menyelesaikan tugas. Setiap program menetapkan algoritme yang berbeda untuk memandu tindakan hewan berdasarkan pengamatan sebelumnya, yang memungkinkannya berfungsi sebagai mannequin perilaku hewan.

Ternyata, ada banyak program semacam itu – sekitar seperempat juta. Untuk memahami strategi-strategi ini, para peneliti pertama-tama mengamati beberapa program yang berkinerja terbaik. Anehnya, mereka menemukan bahwa program-program tersebut pada dasarnya melakukan hal yang sama dengan strategi optimum, meskipun menggunakan lebih sedikit sumber daya.

“Kami sedikit kecewa,” kata Ma. “Kami menghabiskan banyak waktu untuk mencari program-program kecil ini, dan semuanya mengikuti perhitungan yang sama yang sudah diketahui secara matematis oleh bidang ini tanpa semua upaya ini.”

Namun, para peneliti termotivasi untuk terus mencari – mereka memiliki intuisi kuat bahwa pasti ada program yang bagus tetapi berbeda dari strategi optimum. Begitu mereka mencari di luar program-program terbaik, mereka menemukan apa yang mereka cari: sekitar 4.000 program yang termasuk dalam kategori “cukup baik” ini. Dan yang lebih penting, lebih dari 90 persen dari mereka melakukan sesuatu yang baru.

Mereka bisa saja berhenti di situ, tetapi sebuah pertanyaan dari seorang rekan Janelian memacu mereka: Bagaimana mereka bisa mengetahui strategi mana yang digunakan hewan?

Pertanyaan tersebut mendorong tim untuk menyelami perilaku masing-masing program dan mengembangkan pendekatan sistematis untuk memikirkan seluruh kumpulan strategi. Pertama-tama, mereka mengembangkan cara matematis untuk menggambarkan hubungan program satu sama lain melalui jaringan yang menghubungkan berbagai program. Selanjutnya, mereka mengamati perilaku yang dijelaskan oleh strategi, merancang algoritme untuk mengungkap bagaimana salah satu program yang “cukup baik” ini dapat berevolusi dari yang lain.

Mereka menemukan bahwa perubahan kecil pada program yang optimum dapat menghasilkan perubahan besar dalam perilaku sambil tetap mempertahankan kinerja. Jika beberapa perilaku baru ini juga berguna dalam tugas lain, ini menunjukkan bahwa program yang sama bisa jadi cukup baik untuk memecahkan berbagai masalah yang berbeda.

“Jika Anda berpikir tentang hewan yang bukan merupakan spesialis yang dioptimalkan untuk memecahkan satu masalah saja, tetapi lebih merupakan generalis yang memecahkan banyak masalah, ini benar-benar merupakan cara baru untuk mempelajarinya,” kata Ma.

Karya baru ini menyediakan kerangka kerja bagi para peneliti untuk mulai berpikir melampaui program tunggal yang optimum untuk perilaku hewan. Kini, tim tersebut berfokus pada pemeriksaan seberapa umum program kecil tersebut dapat digeneralisasikan ke tugas lain dan merancang eksperimen baru untuk menentukan program mana yang mungkin digunakan hewan untuk melaksanakan tugas secara real-time. Mereka juga bekerja sama dengan peneliti lain di Janelia untuk menguji kerangka kerja teoritis mereka.

“Pada akhirnya, memahami perilaku hewan secara mendalam merupakan prasyarat penting untuk memahami bagaimana otak memecahkan berbagai jenis masalah, termasuk beberapa masalah yang hanya dapat dipecahkan secara tidak efisien oleh sistem buatan terbaik kita,” kata Hermundstad. “Tantangan utamanya adalah hewan mungkin menggunakan strategi yang sangat berbeda dari yang mungkin kita asumsikan sebelumnya, dan penelitian ini membantu kita mengungkap kemungkinan tersebut.”

Referensi: “Ruang luas strategi kompak untuk keputusan yang efektif” oleh Tzuhsuan Ma dan Ann M. Hermundstad, 21 Juni 2024, Kemajuan Ilmu Pengetahuan.
DOI: 10.1126/sciadv.adj4064

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button