論文の概要: Evolutionary Prediction Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03401v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 11:24:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:53:35.016283
• Title: Evolutionary Prediction Games
• Title（参考訳）: 進化予測ゲーム
• Authors: Eden Saig, Nir Rosenfeld,
• Abstract要約: 本研究では,ユーザグループ間の自然な選択の原動力として,学習の役割を捉えた進化的予測ゲームを紹介し,研究する。 i) 無制限のデータと計算の環境では、学習は適合者の生存を強くする傾向があり、(ii) より現実的な環境では、共存の機会が出現する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.771178412529856
• License:
• Abstract: When users decide whether to use a system based on the quality of predictions they receive, learning has the capacity to shape the population of users it serves - for better or worse. This work aims to study the long-term implications of this process through the lens of evolutionary game theory. We introduce and study evolutionary prediction games, designed to capture the role of learning as a driver of natural selection between groups of users, and hence a determinant of evolutionary outcomes. Our main theoretical results show that: (i) in settings with unlimited data and compute, learning tends to reinforce the survival of the fittest, and (ii) in more realistic settings, opportunities for coexistence emerge. We analyze these opportunities in terms of their stability and feasibility, present several mechanisms that can sustain their existence, and empirically demonstrate our findings using real and synthetic data.
• Abstract（参考訳）: ユーザが受信した予測の質に基づいてシステムを使用するかどうかを決めると、学習は、より良くも悪くも、サービスするユーザの数を形作る能力を持つ。 本研究の目的は、進化ゲーム理論のレンズを通して、このプロセスの長期的意味を研究することである。 本研究では,ユーザのグループ間における自然選択のドライバとしての学習の役割を捉え,進化的結果の決定要因となる進化的予測ゲームを紹介し,研究する。 我々の主要な理論的結果は以下のとおりである。 (i)無制限のデータと計算の環境では、学習は適合者の生存を強化する傾向があり、 (二)より現実的な環境では、共存の機会が現れる。 我々はこれらの機会を安定性と実現可能性の観点から分析し、その存在を維持できるいくつかのメカニズムを示し、実データと合成データを用いて、我々の発見を実証的に実証した。

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