論文の概要: Actively learning to learn causal relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09777v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 13:50:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-25 09:41:26.516250
• Title: Actively learning to learn causal relationships
• Title（参考訳）: 因果関係を学習する積極的学習
• Authors: Chentian Jiang and Christopher G. Lucas
• Abstract要約: 我々は、活発な因果学習の分野における疑問を探求する。 この結果から,活発な因果学習問題に類似点がある場合,これらの類似点に関する信念を学習し,伝達することが示唆された。 人々はこれらの過剰な仮説を利用して、長期的なアクティブな学習を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: How do people actively learn to learn? That is, how and when do people choose actions that facilitate long-term learning and choosing future actions that are more informative? We explore these questions in the domain of active causal learning. We propose a hierarchical Bayesian model that goes beyond past models by predicting that people pursue information not only about the causal relationship at hand but also about causal overhypotheses$\unicode{x2014}$abstract beliefs about causal relationships that span multiple situations and constrain how we learn the specifics in each situation. In two active "blicket detector" experiments with 14 between-subjects manipulations, our model was supported by both qualitative trends in participant behavior and an individual-differences-based model comparison. Our results suggest when there are abstract similarities across active causal learning problems, people readily learn and transfer overhypotheses about these similarities. Moreover, people exploit these overhypotheses to facilitate long-term active learning.
• Abstract（参考訳）: 人はどのように積極的に学習するか? つまり、長期的な学習を促進し、より有益な将来の行動を選択するために、人々はいつ、いつ、どのように行動を選択するのか? 我々はこれらの疑問を活発な因果学習の領域で探求する。 我々は, 因果関係だけでなく, 因果関係のオーバーハイポテーゼ ($\unicode{x2014}$abstract beliefs) についても, 複数の状況にまたがる因果関係を仮定し, それぞれの状況における具体性をどのように学習するかを制約することにより, 過去のモデルを超えた階層ベイズモデルを提案する。 14個のサブジェクト間操作を用いた2つのアクティブな"blicket detector"実験では,参加者行動の質的傾向と個人差に基づくモデルの比較が支持された。 本研究は,能動的因果学習問題に共通する抽象的類似性が存在する場合,その類似性について簡単に学習し,転用できることを示す。 さらに、これらの過剰な仮説を利用して長期的なアクティブラーニングを促進する。

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