論文の概要: Human adaptation to adaptive machines converges to game-theoretic equilibria

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01124v1
• Date: Mon, 1 May 2023 23:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 15:50:43.785874
• Title: Human adaptation to adaptive machines converges to game-theoretic equilibria
• Title（参考訳）: 適応機械への人間適応はゲーム理論平衡に収束する
• Authors: Benjamin J. Chasnov, Lillian J. Ratliff, Samuel A. Burden
• Abstract要約: 我々は,知的人間と機械の協調的な相互作用の結果をゲーム理論を用いて予測し,設計する方法を示す。 あるアルゴリズムはマシンの最適性に対する人間と機械の相互作用を制御し、人間の行動を効果的に制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.234975857626752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adaptive machines have the potential to assist or interfere with human behavior in a range of contexts, from cognitive decision-making to physical device assistance. Therefore it is critical to understand how machine learning algorithms can influence human actions, particularly in situations where machine goals are misaligned with those of people. Since humans continually adapt to their environment using a combination of explicit and implicit strategies, when the environment contains an adaptive machine, the human and machine play a game. Game theory is an established framework for modeling interactions between two or more decision-makers that has been applied extensively in economic markets and machine algorithms. However, existing approaches make assumptions about, rather than empirically test, how adaptation by individual humans is affected by interaction with an adaptive machine. Here we tested learning algorithms for machines playing general-sum games with human subjects. Our algorithms enable the machine to select the outcome of the co-adaptive interaction from a constellation of game-theoretic equilibria in action and policy spaces. Importantly, the machine learning algorithms work directly from observations of human actions without solving an inverse problem to estimate the human's utility function as in prior work. Surprisingly, one algorithm can steer the human-machine interaction to the machine's optimum, effectively controlling the human's actions even while the human responds optimally to their perceived cost landscape. Our results show that game theory can be used to predict and design outcomes of co-adaptive interactions between intelligent humans and machines.
• Abstract（参考訳）: アダプティブマシンは、認知的意思決定から物理的デバイス支援まで、さまざまな文脈で人間の行動を補助または妨害する可能性がある。 したがって、機械学習アルゴリズムが人間の行動にどのように影響を与えるのかを理解することは重要である。 人間は明示的戦略と暗黙的な戦略を組み合わせて環境に順応するので、環境が適応機械を含む場合、人間と機械はゲームをする。 ゲーム理論は、経済市場や機械アルゴリズムに広く適用された2人以上の意思決定者間の相互作用をモデル化するための確立された枠組みである。 しかし、既存のアプローチでは、経験的にテストするのではなく、適応機械との相互作用によって個人による適応がどう影響するかを仮定している。 ここでは,人間と汎用ゲームを行う機械の学習アルゴリズムを検証した。 我々のアルゴリズムは、アクション空間とポリシー空間におけるゲーム理論平衡の星座から、共適応相互作用の結果を選択することができる。 重要なことは、機械学習アルゴリズムは、人間の行動の観察から直接、逆問題を解決することなく、人間の実用機能を事前の作業で見積もる。 驚くべきことに、1つのアルゴリズムは、機械の最適な動作に人間と機械の相互作用を制御し、人間の動作を効果的に制御することができる。 以上の結果から,ゲーム理論は知的人間と機械の協調的相互作用の結果の予測と設計に有効であることが示された。

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