論文の概要: Functional Decision Theory in an Evolutionary Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05154v2
• Date: Mon, 26 Apr 2021 16:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 06:10:15.399440
• Title: Functional Decision Theory in an Evolutionary Environment
• Title（参考訳）: 進化的環境における機能決定理論
• Authors: Noah Topper
• Abstract要約: 機能的決定理論(FDT)は、かなり新しい決定理論であり、エージェントが期待される有用性を最大化する方法についての規範的な視点である。 決定論と計算機科学の現在の標準は因果決定理論(CDT)であり、主に主な代替的明らか決定理論(EDT)よりも優れていると見なされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Functional decision theory (FDT) is a fairly new mode of decision theory and a normative viewpoint on how an agent should maximize expected utility. The current standard in decision theory and computer science is causal decision theory (CDT), largely seen as superior to the main alternative evidential decision theory (EDT). These theories prescribe three distinct methods for maximizing utility. We explore how FDT differs from CDT and EDT, and what implications it has on the behavior of FDT agents and humans. It has been shown in previous research how FDT can outperform CDT and EDT. We additionally show FDT performing well on more classical game theory problems and argue for its extension to human problems to show that its potential for superiority is robust. We also make FDT more concrete by displaying it in an evolutionary environment, competing directly against other theories.
• Abstract（参考訳）: 関数決定理論(fdt)は決定論のかなり新しい方法であり、エージェントが期待する有用性をいかに最大化すべきかに関する規範的な視点である。 決定論と計算機科学の現在の標準は因果決定理論(CDT)であり、主に主な代替的明らか決定理論(EDT)よりも優れていると考えられている。 これらの理論は有用性を最大化する3つの異なる手法を規定している。 我々は、FDTがCDTとEDTとどのように異なるか、そしてFDTエージェントと人間の行動にどのような影響を及ぼすかを検討する。 以前の研究では、FDTがCDTやEDTより優れていることが示されている。 さらに、より古典的なゲーム理論の問題に対してfdtがうまく機能していることを示し、その優越性の可能性を示すために人間の問題への拡張を論じる。 また、FDTを進化環境で表示し、他の理論と直接競合することで、FDTをより具体化する。

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