論文の概要: Automatic discovery and description of human planning strategies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14493v1
- Date: Wed, 29 Sep 2021 15:20:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-30 17:45:51.251540
- Title: Automatic discovery and description of human planning strategies
- Title(参考訳): 人間計画戦略の自動発見と説明
- Authors: Julian Skirzynski, Yash Raj Jain, Falk Lieder
- Abstract要約: 我々は、AIを戦略発見に活用し、人間の計画を理解する。
我々のアルゴリズムはHuman-Interpretと呼ばれ、模倣学習を用いてプロセストレースデータを記述する。
得られた人的計画戦略の記述は,人為的記述とほぼ同程度に理解できることがわかった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7734726150561086
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scientific discovery concerns finding patterns in data and creating
insightful hypotheses that explain these patterns. Traditionally, this process
required human ingenuity, but with the galloping advances in artificial
intelligence (AI) it becomes feasible to automate some parts of scientific
discovery. In this work we leverage AI for strategy discovery for understanding
human planning. In the state-of-the-art methods data about the process of human
planning is often used to group similar behaviors together and formulate verbal
descriptions of the strategies which might underlie those groups. Here, we
automate these two steps. Our algorithm, called Human-Interpret, uses imitation
learning to describe process-tracing data collected in psychological
experiments with the Mouselab-MDP paradigm in terms of a procedural formula.
Then, it translates that formula to natural language using a pre-defined
predicate dictionary. We test our method on a benchmark data set that
researchers have previously scrutinized manually. We find that the descriptions
of human planning strategies obtained automatically are about as understandable
as human-generated descriptions. They also cover a substantial proportion of
all types of human planning strategies that had been discovered manually. Our
method saves scientists' time and effort as all the reasoning about human
planning is done automatically. This might make it feasible to more rapidly
scale up the search for yet undiscovered cognitive strategies to many new
decision environments, populations, tasks, and domains. Given these results, we
believe that the presented work may accelerate scientific discovery in
psychology, and due to its generality, extend to problems from other fields.
- Abstract(参考訳): 科学的発見は、データ内のパターンを見つけ出し、これらのパターンを説明する洞察に富んだ仮説を作成することを懸念する。
しかし人工知能(AI)の進歩によって、科学的な発見の一部を自動化することが可能になった。
この作業では、人間の計画を理解するために戦略発見にAIを活用します。
最先端の手法では、人間の計画の過程に関するデータは、しばしば類似した行動をグループ化し、それらの集団の根底にあるであろう戦略の言葉による記述を定式化するために用いられる。
ここではこの2つのステップを自動化します。
我々のアルゴリズムはHuman-Interpretと呼ばれ、擬似学習を用いて、マウスラブMDPパラダイムを用いた心理学実験で収集されたプロセストレースデータを記述する。
そして、事前に定義された述語辞書を使って、その公式を自然言語に変換する。
我々は,これまで研究者が手動で調べてきたベンチマークデータセットを用いて,本手法を検証した。
得られた人的計画戦略の記述は、人為的な記述とほぼ同程度に理解できる。
また、手動で発見されたあらゆる種類の人間の計画戦略のかなりの割合をカバーしている。
人間の計画に関するすべての推論が自動的に行われるので、この手法は科学者の時間と労力を節約します。
これにより、未発見の認知戦略を多くの新しい意思決定環境、人口、タスク、ドメインに、より迅速にスケールアップすることが可能になります。
これらの結果を踏まえると,本研究は心理学における科学的発見を加速する可能性があり,その一般性から他の分野の問題にまで及ぶと考えられる。
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