論文の概要: Towards Neural Network based Cognitive Models of Dynamic Decision-Making by Humans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17622v1
- Date: Wed, 24 Jul 2024 20:28:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 15:57:05.149797
- Title: Towards Neural Network based Cognitive Models of Dynamic Decision-Making by Humans
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによる人間による動的意思決定の認知モデルに向けて
- Authors: Changyu Chen, Shashank Reddy Chirra, Maria José Ferreira, Cleotilde Gonzalez, Arunesh Sinha, Pradeep Varakantham,
- Abstract要約: 動的環境下での人間の意思決定をモデル化するための2つの新しい注意ベースニューラルネットワークモデルを提案する。
ニューラルネットワークモデルの1つは、人間の意思決定を表現する上で最高のパフォーマンスを達成する。
我々の研究は、人間の意思決定の認知モデリングにニューラルネットワークをさらに活用するための有望な結果をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.72938921687168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modelling human cognitive processes in dynamic decision-making tasks has been an endeavor in AI for a long time. Some initial works have attempted to utilize neural networks (and large language models) but often assume one common model for all humans and aim to emulate human behavior in aggregate. However, behavior of each human is distinct, heterogeneous and relies on specific past experiences in specific tasks. To that end, we build on a well known model of cognition, namely Instance Based Learning (IBL), that posits that decisions are made based on similar situations encountered in the past. We propose two new attention based neural network models to model human decision-making in dynamic settings. We experiment with two distinct datasets gathered from human subject experiment data, one focusing on detection of phishing email by humans and another where humans act as attackers in a cybersecurity setting and decide on an attack option. We conduct extensive experiments with our two neural network models, IBL, and GPT3.5, and demonstrate that one of our neural network models achieves the best performance in representing human decision-making. We find an interesting trend that all models predict a human's decision better if that human is better at the task. We also explore explanation of human decisions based on what our model considers important in prediction. Overall, our work yields promising results for further use of neural networks in cognitive modelling of human decision making. Our code is available at https://github.com/shshnkreddy/NCM-HDM.
- Abstract（参考訳）: 人間の認知プロセスを動的意思決定タスクでモデル化することは、AIにおける長年の取り組みである。
初期のいくつかの研究はニューラルネットワーク(および大きな言語モデル)の利用を試みたが、全ての人間にとって共通のモデルとして想定され、集約された人間の振る舞いをエミュレートすることを目的としている。
しかし、個々の人間の行動は異質であり、特定のタスクにおける特定の過去の経験に依存している。
そのために、私たちはよく知られた認知モデル、すなわちインスタンスベースの学習(IBL)を構築します。
動的環境下での人間の意思決定をモデル化するための2つの新しい注意ベースニューラルネットワークモデルを提案する。
我々は、人間の被験者実験データから収集された2つの異なるデータセットを実験し、1つは、人間によるフィッシングメールの検出に焦点を当て、もう1つは、サイバーセキュリティ設定で攻撃者として行動し、攻撃オプションを決定するものである。
IBLとGPT3.5という2つのニューラルネットワークモデルによる広範な実験を行い、私たちのニューラルネットワークモデルのうちの1つが、人間の意思決定を表現する上で最高のパフォーマンスを達成することを実証した。
すべてのモデルが人間の判断をより良く予測する興味深い傾向が見つかります。
また、予測において我々のモデルが重要であると考えるものに基づいて、人間の意思決定の説明についても検討する。
全体として、我々の研究は、人間の意思決定の認知モデリングにニューラルネットワークをさらに活用するための有望な結果をもたらす。
私たちのコードはhttps://github.com/shshnkreddy/NCM-HDMで利用可能です。
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