論文の概要: From computational ethics to morality: how decision-making algorithms can help us understand the emergence of moral principles, the existence of an optimal behaviour and our ability to discover it

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11119v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 14:39:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 14:51:00.701047
• Title: From computational ethics to morality: how decision-making algorithms can help us understand the emergence of moral principles, the existence of an optimal behaviour and our ability to discover it
• Title（参考訳）: 計算倫理から道徳へ : 意思決定アルゴリズムが道徳原理の出現、最適な行動の存在、そしてそれを発見する能力を理解するのにどのように役立つか
• Authors: Eduardo C. Garrido-Merch\'an, Sara Lumbreras-Sancho
• Abstract要約: 本稿では, 道徳の自然化に向けた進化倫理の取り組みを, 計算倫理観から導かれた洞察を提供することによって追加する。 本稿では,強化学習に基づく人的意思決定のスタイリングモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper adds to the efforts of evolutionary ethics to naturalize morality by providing specific insights derived from a computational ethics view. We propose a stylized model of human decision-making, which is based on Reinforcement Learning, one of the most successful paradigms in Artificial Intelligence. After the main concepts related to Reinforcement Learning have been presented, some particularly useful parallels are drawn that can illuminate evolutionary accounts of ethics. Specifically, we investigate the existence of an optimal policy (or, as we will refer to, objective ethical principles) given the conditions of an agent. In addition, we will show how this policy is learnable by means of trial and error, supporting our hypotheses on two well-known theorems in the context of Reinforcement Learning. We conclude by discussing how the proposed framework can be enlarged to study other potentially interesting areas of human behavior from a formalizable perspective.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,計算倫理観から得られた具体的な洞察を提供することにより,道徳性を自然化するための進化的倫理の努力を付け加える。 本稿では,人工知能の最も成功したパラダイムの一つである強化学習に基づく,人間の意思決定のスタイル化モデルを提案する。 強化学習に関する主要な概念が提示された後、倫理の進化的説明を照らし出すことのできる、特に有用な並列性が描かれた。 具体的には,エージェントの条件を考慮した最適な政策(あるいは,客観的な倫理的原則)の存在について検討する。 さらに、この方針が試行錯誤によってどのように学習可能かを示し、強化学習の文脈でよく知られた2つの定理の仮説を支持する。 結論として,提案する枠組みを拡大して,人間行動の他の潜在的に興味深い分野について形式化の観点から検討する。

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