論文の概要: Exploring the hierarchical structure of human plans via program generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18644v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 15:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:15.711058
• Title: Exploring the hierarchical structure of human plans via program generation
• Title（参考訳）: プログラム生成による計画の階層構造探索
• Authors: Carlos G. Correa, Sophia Sanborn, Mark K. Ho, Frederick Callaway, Nathaniel D. Daw, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: 我々は、観測可能な階層表現を持つ実験パラダイムを用いて、人々が階層的に構造化されたプランを構築する方法について検討する。 人間は、実用的シーケンスと最小記述長という2つの確立された人間の行動原理に敏感であることがわかった。 我々は、MDLアカウントをプログラム上の生成モデルに拡張することで、再利用のためのこの好みを定式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4908803066335095
• License:
• Abstract: Human behavior is often assumed to be hierarchically structured, made up of abstract actions that can be decomposed into concrete actions. However, behavior is typically measured as a sequence of actions, which makes it difficult to infer its hierarchical structure. In this paper, we explore how people form hierarchically structured plans, using an experimental paradigm with observable hierarchical representations: participants create programs that produce sequences of actions in a language with explicit hierarchical structure. This task lets us test two well-established principles of human behavior: utility maximization (i.e. using fewer actions) and minimum description length (MDL; i.e. having a shorter program). We find that humans are sensitive to both metrics, but that both accounts fail to predict a qualitative feature of human-created programs, namely that people prefer programs with reuse over and above the predictions of MDL. We formalize this preference for reuse by extending the MDL account into a generative model over programs, modeling hierarchy choice as the induction of a grammar over actions. Our account can explain the preference for reuse and provides better predictions of human behavior, going beyond simple accounts of compressibility to highlight a principle that guides hierarchical planning.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動は階層的に構造化され、抽象的な行動から成り、具体的な行動に分解できると考えられている。 しかし、行動は通常一連の行動として測定されるため、その階層構造を推測することは困難である。 本稿では,人々が階層的に構成された計画をどのように形成するかを,観察可能な階層表現を持つ実験的パラダイムを用いて検討する。 このタスクは、実用性最大化(アクションを減らすこと)と最小記述長(MDL、短いプログラムを持つこと)の2つの確立された人間の行動原理をテストする。 人間はどちらの指標にも敏感だが、どちらのアカウントも、人間が作成したプログラムの質的な特徴を予測できない。 我々は、MDLアカウントをプログラム上の生成モデルに拡張し、アクション上の文法の帰納として階層選択をモデル化することで、再利用のためのこの好みを定式化する。 当社のアカウントは、再利用の好みを説明し、圧縮性の単純な説明を超越して、階層的計画の指針となる原則を明らかにすることによって、人間の行動のより良い予測を提供することができる。

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