論文の概要: Experience-driven discovery of planning strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03111v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 08:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:42.125498
• Title: Experience-driven discovery of planning strategies
• Title（参考訳）: 経験に基づく計画戦略の発見
• Authors: Ruiqi He, Falk Lieder,
• Abstract要約: メタ認知的強化学習によって新たな計画戦略が発見されることを示す。 人間のデータに合わせると、これらのモデルは人間よりも遅い発見率を示し、改善の余地を残している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9821874476902969
• License:
• Abstract: One explanation for how people can plan efficiently despite limited cognitive resources is that we possess a set of adaptive planning strategies and know when and how to use them. But how are these strategies acquired? While previous research has studied how individuals learn to choose among existing strategies, little is known about the process of forming new planning strategies. In this work, we propose that new planning strategies are discovered through metacognitive reinforcement learning. To test this, we designed a novel experiment to investigate the discovery of new planning strategies. We then present metacognitive reinforcement learning models and demonstrate their capability for strategy discovery as well as show that they provide a better explanation of human strategy discovery than alternative learning mechanisms. However, when fitted to human data, these models exhibit a slower discovery rate than humans, leaving room for improvement.
• Abstract（参考訳）: 認知リソースが限られているにもかかわらず、効率的に計画できる方法のひとつに、適応的な計画戦略のセットがあり、いつ、どのように使うべきかを知っています。 しかし、これらの戦略はどのように取得されるのか? これまでの研究では、個人が既存の戦略を選択する方法を研究してきたが、新しい計画戦略を形成する過程についてはほとんど分かっていない。 本研究では,メタ認知的強化学習によって新たな計画戦略が発見されることを示す。 これをテストするために,我々は新しい計画戦略の発見を調査するための新しい実験を設計した。 次にメタ認知強化学習モデルを提示し、その戦略発見能力を示すとともに、代替学習メカニズムよりも人間の戦略発見のより良い説明を提供することを示す。 しかし、人間のデータに合わせると、これらのモデルは人間よりも発見速度が遅く、改善の余地を残している。

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