Çalışmanın temel bulgusu, insanlar için oyun tahmininde derin ve maliyetli hesaplamalar yerine daha hafif bir strateji devreye girdiği yönünde. Söz konusu yaklaşım, oyunun sonuna kadar tüm varyasyonları ayrıntılı biçimde projeksiyonlamak yerine, hızlı biçimde birkaç farklı hamle dizisini düşünmeye ve bu dizilerin muhtemel sonucunu yaklaşık olarak tartmaya dayanıyor. Araştırmacılar, bu tür bir akıl yürütmenin “bounded rationality” yani sınırlı bilgi işleme kapasitesi altında karar verme fikriyle uyumlu olabileceğini vurguluyor.

Bu iddiayı test etmek için ekip, iki oyunculu rekabetçi strateji oyunlarından oluşan geniş bir set tasarladı. Toplam 121 oyunun her biri, bir ızgara üzerinde oynanıyor ve farklı kural yapıları içeriyor. Oyunlar; tahtanın değişen boyutlarında ve farklı hedef koşullarıyla sunulan “sıralı kazanma” benzeri meydan okumaları kapsıyor. Ayrıca, daha önce bilinen biçimlere benzeyen ancak yine de farklı kurallarla varyasyonlar sunan, tik-tac-toe benzeri birçok düzen de dahil edildi.

Çalışmanın dikkat çekici yanı, araştırmacıların oyun tasarımında yalnızca klasik kurallara bağlı kalmaması. Örneğin bazı oyunlar “misère” gibi ters hedefler içeriyor; bazıları ilk hamlede asimetrik dinamikler dayatıyor; bazı kural setleri ise çizgi yönlerinin bir kısmını dikkate almayacak şekilde kısıtlanıyor. Böylece aynı temel aileye ait oyunlar bile, farklı kural istisnaları nedeniyle farklı düşünme gereksinimleri ortaya çıkarabiliyor. Ekip, bu çeşitliliğin, insanların kural okumasından sonra hızlıca bir tür stratejik çıkarım yapıp yapmadığını daha net görmelerini sağladığını belirtiyor.

Araştırmanın metodolojik sorusu ise şu: Bu kadar farklı kural yapısına sahip oyunlarda, insanlar kuralları gördükten sonra nasıl bir sonuç tahminine ulaşıyor? Ekip, oyunları kural tutarlılığını bozmayacak şekilde sistematik biçimde düzenleyerek, katılımcıların değerlendirmelerinin hangi bilişsel mekanizmaya daha yakın olduğunu ölçmeye odaklandı. Bulgular, insanların her senaryonun tamamına “sonuçtan geriye” ayrıntılı hesapla gitmediğini; bunun yerine sınırlı sayıda olası hamle dizisi üreterek daha hızlı bir değerlendirme yaptığına işaret ediyor.

Bu yaklaşım, yapay zekâ literatüründeki bazı arama yöntemleriyle de kavramsal olarak karşılaştırılabiliyor. Nitekim çalışmada tartışılan çerçeve, Monte Carlo ağaç araması gibi tekniklerin daha kapsamlı arama üretmesiyle kıyaslandığında, insan aklının daha az dalı eş zamanlı ele almayı tercih edebileceğini düşündürüyor. Ancak araştırmacılar, bunun bir “yaklaşık benzetimden ziyade benzetim temelli karar” olduğunu ve insan performansının kural yapılarıyla birlikte değiştiğini de ima ediyor.

Nature’daki çalışma aynı zamanda, oyun tanımının ve test düzeninin insanların çıkarımlarını etkileyebileceğini kabul ediyor. Çünkü kural okuma ve yorumlama, hızlı tahmin için gereken “denge noktası”nı şekillendiriyor. Bu nedenle araştırma, farklı kural varyasyonlarının tek tek etkisini ayrıştırmaya çalışan bir tasarım yaklaşımı izliyor.