論文の概要: Characterising Decision Theories with Mechanised Causal Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10987v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 16:18:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 12:07:59.115235
- Title: Characterising Decision Theories with Mechanised Causal Graphs
- Title（参考訳）: 機械的因果グラフによる決定理論の特徴付け
- Authors: Matt MacDermott, Tom Everitt, and Francesco Belardinelli
- Abstract要約: 機械化された因果モデルを用いて、最も重要な決定理論を特徴づけ、区別できることを示す。
我々は異なる決定理論の分類を作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.114498728830851
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How should my own decisions affect my beliefs about the outcomes I expect to
achieve? If taking a certain action makes me view myself as a certain type of
person, it might affect how I think others view me, and how I view others who
are similar to me. This can influence my expected utility calculations and
change which action I perceive to be best. Whether and how it should is subject
to debate, with contenders for how to think about it including evidential
decision theory, causal decision theory, and functional decision theory. In
this paper, we show that mechanised causal models can be used to characterise
and differentiate the most important decision theories, and generate a taxonomy
of different decision theories.
- Abstract（参考訳）: 自分の決定は私の期待する成果に対する信念にどのように影響を与えるべきか?
ある行動をとることで、自分自身をある種の人と見なすなら、他人が私をどう見ているか、そして私と似た人をどう見ているかに影響を与えます。
これは私の期待するユーティリティ計算に影響し、どのアクションがベストかを変更できます。
議論の対象となるかどうか、どのように考えるべきかは、明らかな決定理論、因果決定理論、機能的な決定理論を含む、議論の的となっている。
本稿では、機械化された因果モデルを用いて、最も重要な決定理論を特徴づけ、区別し、異なる決定理論の分類を生成できることを示す。
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