論文の概要: Human-Aware Belief Revision: A Cognitively Inspired Framework for Explanation-Guided Revision of Human Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19238v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 14:17:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 19:15:36.387041
• Title: Human-Aware Belief Revision: A Cognitively Inspired Framework for Explanation-Guided Revision of Human Models
• Title（参考訳）: ヒューマン・アウェア・リーフ・リビジョン(Human-Aware Belief Revision) : ヒューマンモデルの説明誘導リビジョンのための認知的インスパイアされたフレームワーク
• Authors: Stylianos Loukas Vasileiou, William Yeoh,
• Abstract要約: 我々は,人間の信念のリビジョンダイナミクスをモデル化するための認知にインスパイアされたフレームワークであるHuman-Aware Belief Revisionを紹介する。 実世界のシナリオ下で,我々の枠組みを実証的に評価するために,2つの人体実験を行った。 我々の発見は、我々の仮説を支持し、不整合を解決する際に人々が採用する戦略に関する洞察を与え、より効果的な人間対応AIシステムを開発するためのガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2356833681644055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional belief revision frameworks often rely on the principle of minimalism, which advocates minimal changes to existing beliefs. However, research in human cognition suggests that people are inherently driven to seek explanations for inconsistencies, thereby striving for explanatory understanding rather than minimal changes when revising beliefs. Traditional frameworks often fail to account for these cognitive patterns, relying instead on formal principles that may not reflect actual human reasoning. To address this gap, we introduce Human-Aware Belief Revision, a cognitively-inspired framework for modeling human belief revision dynamics, where given a human model and an explanation for an explanandum, revises the model in a non-minimal way that aligns with human cognition. Finally, we conduct two human-subject studies to empirically evaluate our framework under real-world scenarios. Our findings support our hypotheses and provide insights into the strategies people employ when resolving inconsistencies, offering some guidance for developing more effective human-aware AI systems.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な信念修正の枠組みは、しばしば、既存の信念への最小限の変更を提唱するミニマリズムの原則に依存している。 しかし、人間の認知の研究は、人々が本質的に不整合の説明を求め、信念を改定する際の最小限の変化よりも説明的理解を求めることを示唆している。 伝統的なフレームワークはしばしばこれらの認知パターンを考慮せず、代わりに実際の人間の推論を反映しない形式的な原則に依存している。 このギャップに対処するために、人間の信念のリビジョンダイナミクスをモデル化するための認知にインスパイアされたフレームワークであるHuman-Aware Belief Revisionを導入する。 最後に,実世界のシナリオ下での枠組みを実証的に評価するために,2つの人体実験を行った。 我々の発見は、我々の仮説を支持し、不整合を解決する際に人々が採用する戦略に関する洞察を与え、より効果的な人間対応AIシステムを開発するためのガイダンスを提供する。

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