論文の概要: Heuristic Reasoning in AI: Instrumental Use and Mimetic Absorption
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09404v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 13:53:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 20:27:28.806023
- Title: Heuristic Reasoning in AI: Instrumental Use and Mimetic Absorption
- Title(参考訳): AIにおけるヒューリスティック推論:機器利用と模倣吸収
- Authors: Anirban Mukherjee, Hannah Hanwen Chang,
- Abstract要約: 我々は、論理処理とショートカット(ヒューリスティックス)の使用の間のAIが遷移する条件を形成する精度と労力削減の間のトレードオフを明らかにする。
我々は、AIが本質的な目標や自己認識を欠いているにもかかわらず、有界および二重プロセス理論の古典理論で説明されるように、資源-合理的な人間合理性の原理と一致する精度と効率の適応的バランスを示す証拠を提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2209921757303168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel program of heuristic reasoning within artificial intelligence (AI) systems. Through a series of innovative experiments, including variations of the classic Linda problem and a novel application of the Beauty Contest game, we uncover trade-offs between accuracy maximization and effort reduction that shape the conditions under which AIs transition between exhaustive logical processing and the use of cognitive shortcuts (heuristics). We distinguish between the 'instrumental' use of heuristics to match resources with objectives, and 'mimetic absorption,' whereby heuristics are learned from humans, and manifest randomly and universally. We provide evidence that AI, despite lacking intrinsic goals or self-awareness, manifests an adaptive balancing of precision and efficiency, consistent with principles of resource-rational human cognition as explicated in classical theories of bounded rationality and dual-process theory.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)システムにおけるヒューリスティック推論の新しいプログラムを提案する。
古典的なリンダ問題のバリエーションやビューティ・コンテスト・ゲームの新たな応用を含む一連の革新的な実験を通じて、AIが徹底的な論理処理から認知的ショートカット(ヒューリスティックス)の使用へ移行する条件を形成する精度の最大化と労力削減のトレードオフを明らかにする。
我々は、資源と目的とを一致させる「制度的」ヒューリスティックスの使用と、ヒューリスティックスが人間から学習され、ランダムかつ普遍的に現れる「神秘的吸収」とを区別する。
我々は、本質的な目標や自己認識が欠如しているにもかかわらず、AIが、有界合理性と二重プロセス理論の古典理論で説明されるように、資源・合理的な人間の認知の原理と一致して、正確性と効率の適応的バランスを示す証拠を提供する。
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