論文の概要: Cognitive Models as Simulators: The Case of Moral Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04121v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 23:14:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 15:50:43.217057
• Title: Cognitive Models as Simulators: The Case of Moral Decision-Making
• Title（参考訳）: シミュレータとしての認知モデル--道徳的意思決定の場合
• Authors: Ardavan S. Nobandegani, Thomas R. Shultz, Irina Rish
• Abstract要約: 本研究では,AIシステムと対話し,人間の代わりに認知モデルからフィードバックを収集することを目的としたシミュレータとして,$textitcognitive Modelのアイデアを裏付ける。 ここでは、ウルティマトゥムゲーム(UG)の認知モデルと相互作用することで、強化学習エージェントに公正さについて学ばせることにより、道徳的意思決定の文脈でこの考え方を活用する。 我々の研究は、人間のシミュレーターとして認知モデルを使用することがAIシステムのトレーニングに効果的なアプローチであり、AIに貢献するための計算認知科学の重要な方法を提供することを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.024707986238392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To achieve desirable performance, current AI systems often require huge amounts of training data. This is especially problematic in domains where collecting data is both expensive and time-consuming, e.g., where AI systems require having numerous interactions with humans, collecting feedback from them. In this work, we substantiate the idea of $\textit{cognitive models as simulators}$, which is to have AI systems interact with, and collect feedback from, cognitive models instead of humans, thereby making their training process both less costly and faster. Here, we leverage this idea in the context of moral decision-making, by having reinforcement learning (RL) agents learn about fairness through interacting with a cognitive model of the Ultimatum Game (UG), a canonical task in behavioral and brain sciences for studying fairness. Interestingly, these RL agents learn to rationally adapt their behavior depending on the emotional state of their simulated UG responder. Our work suggests that using cognitive models as simulators of humans is an effective approach for training AI systems, presenting an important way for computational cognitive science to make contributions to AI.
• Abstract（参考訳）: 望ましいパフォーマンスを達成するために、現在のAIシステムは、しばしば大量のトレーニングデータを必要とする。 これは、データ収集が高価かつ時間を要する領域において特に問題となる。例えば、AIシステムは人間と多くの対話を必要とし、フィードバックを収集する。 この研究では、aiシステムが人間ではなく認知モデルと対話し、フィードバックを収集することで、彼らのトレーニングプロセスが安価で速くなるという、$\textit{cognitive models as simulators}$というアイデアを実証する。 本稿では,この概念をモラル意思決定の文脈において活用し,強化学習(rl)エージェントに,行動科学や脳科学の正準的課題であるultimatum game(ug)の認知モデルとのインタラクションを通じて公平性について学習させる。 興味深いことに、これらのRLエージェントは、シミュレーションされたUG応答子の感情状態に応じて、行動に合理的に適応することを学ぶ。 私たちの研究は、人間のシミュレータとして認知モデルを使用することが、aiシステムのトレーニングに効果的なアプローチであることを示唆している。

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