論文の概要: From DDMs to DNNs: Using process data and models of decision-making to
improve human-AI interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15225v2
- Date: Thu, 7 Sep 2023 15:54:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 16:08:13.388809
- Title: From DDMs to DNNs: Using process data and models of decision-making to
improve human-AI interactions
- Title（参考訳）: DDMからDNNへ:プロセスデータと意思決定モデルを用いて人間とAIのインタラクションを改善する
- Authors: Mrugsen Nagsen Gopnarayan, Jaan Aru, Sebastian Gluth
- Abstract要約: 人工知能(AI)の研究は、意思決定が時間とともにどのように現れるかについての洞察に強い焦点をあてることから恩恵を受けるだろう、と私たちは主張する。
まず,ノイズの蓄積による決定を前提とした,高度に確立された計算フレームワークを提案する。
次に、マルチエージェントAIにおける現在のアプローチが、プロセスデータや意思決定のモデルをどの程度取り入れているかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the past decades, cognitive neuroscientists and behavioral economists
have recognized the value of describing the process of decision making in
detail and modeling the emergence of decisions over time. For example, the time
it takes to decide can reveal more about an agent's true hidden preferences
than only the decision itself. Similarly, data that track the ongoing decision
process such as eye movements or neural recordings contain critical information
that can be exploited, even if no decision is made. Here, we argue that
artificial intelligence (AI) research would benefit from a stronger focus on
insights about how decisions emerge over time and incorporate related process
data to improve AI predictions in general and human-AI interactions in
particular. First, we introduce a highly established computational framework
that assumes decisions to emerge from the noisy accumulation of evidence, and
we present related empirical work in psychology, neuroscience, and economics.
Next, we discuss to what extent current approaches in multi-agent AI do or do
not incorporate process data and models of decision making. Finally, we outline
how a more principled inclusion of the evidence-accumulation framework into the
training and use of AI can help to improve human-AI interactions in the future.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年にわたり、認知神経科学者や行動経済学者は意思決定の過程を詳細に記述し、時間とともに意思決定の出現をモデル化する価値を認識してきた。
例えば、決定に要する時間は、決定そのものだけでなく、エージェントの真の隠れた好みを明らかにすることができる。
同様に、眼球運動や神経記録などの進行中の意思決定プロセスを追跡するデータは、決定が下されても、悪用できる重要な情報を含んでいる。
ここでは、人工知能(AI)の研究は、意思決定が時間とともにどのように現れるかについての洞察に強く焦点を合わせ、関連するプロセスデータを組み込んで、AIの予測を全般的および人間とAIのインタラクションで改善するのに役立つと論じる。
まず, ノイズの蓄積による決定を前提とした高度に確立された計算枠組みを導入し, 心理学, 神経科学, 経済学における実証研究を紹介する。
次に、マルチエージェントAIにおける現在のアプローチが、プロセスデータや意思決定のモデルをどの程度取り入れているかについて議論する。
最後に、AIのトレーニングと使用にエビデンス蓄積フレームワークをもっと原則的に組み込むことが、将来的には人間とAIのインタラクションを改善するのにどのように役立つかを概説する。
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