論文の概要: Model-agnostic Fits for Understanding Information Seeking Patterns in Humans

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04858v2
• Date: Thu, 4 Feb 2021 04:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 02:15:01.022420
• Title: Model-agnostic Fits for Understanding Information Seeking Patterns in Humans
• Title（参考訳）: 人体における情報探索パターン理解のためのモデル非依存機能
• Authors: Soumya Chatterjee, Pradeep Shenoy
• Abstract要約: 不確実な意思決定タスクでは、人間はそのタスクに関連する情報を探し、統合し、行動する際、特徴的なバイアスを示す。 ここでは,これらのバイアスを総合的に測定・分類した,大規模に収集した先行設計実験のデータを再検討した。 これらのバイアスを集約的に再現するディープラーニングモデルを設計し、個々の行動の変化を捉えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In decision making tasks under uncertainty, humans display characteristic biases in seeking, integrating, and acting upon information relevant to the task. Here, we reexamine data from previous carefully designed experiments, collected at scale, that measured and catalogued these biases in aggregate form. We design deep learning models that replicate these biases in aggregate, while also capturing individual variation in behavior. A key finding of our work is that paucity of data collected from each individual subject can be overcome by sampling large numbers of subjects from the population, while still capturing individual differences. In addition, we can predict human behavior with high accuracy without making any assumptions about task goals, reward structure, or individual biases, thus providing a model-agnostic fit to human behavior in the task. Such an approach can sidestep potential limitations in modeler-specified inductive biases, and has implications for computational modeling of human cognitive function in general, and of human-AI interfaces in particular.
• Abstract（参考訳）: 不確実な意思決定タスクでは、人間はそのタスクに関連する情報を探し、統合し、行動する際、特徴的なバイアスを示す。 ここでは,これらのバイアスを総合的に測定・分類した,大規模に収集した先行設計実験のデータを再検討した。 我々は、これらのバイアスを集合的に再現するディープラーニングモデルを設計し、また、振る舞いの個々のバリエーションをキャプチャする。 私たちの研究の鍵となる発見は、個々の被験者から収集されたデータのpaucityが、人口から大量の被験者をサンプリングすることで克服できることです。 さらに、タスク目標や報酬構造、個人バイアスについて仮定することなく、高い精度で人間の行動を予測することができ、タスク内の人間の行動にモデルに依存しない適合性を提供します。 このようなアプローチは、モデリング者が特定した帰納的バイアスの潜在的な制限を横取りし、一般に人間の認知機能、特に人間とAIインターフェースの計算モデルに影響を及ぼす可能性がある。

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