論文の概要: ElementaryNet: A Non-Strategic Neural Network for Predicting Human Behavior in Normal-Form Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05925v2
• Date: Fri, 08 Aug 2025 23:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.156838
• Title: ElementaryNet: A Non-Strategic Neural Network for Predicting Human Behavior in Normal-Form Games
• Title（参考訳）: BasicNet: ノーマルフォームゲームにおける人間の行動予測のための非定型ニューラルネットワーク
• Authors: Greg d'Eon, Hala Murad, Kevin Leyton-Brown, James R. Wright,
• Abstract要約: 行動ゲーム理論モデルは、人間の意思決定の仕組みに関する洞察を得ることと、人々が新しい戦略的な環境でどのように振る舞うかを予測することである。 GameNetと呼ばれるシステムは、反復しない同時移動ゲームの設定において人間の振る舞いを予測する技術の現状を表す。 本研究では,プライマリネットの特徴を変化させ,そのパラメータを解釈することにより,人間の行動に関する洞察を導き出すことが可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.093095696026861
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Behavioral game theory models serve two purposes: yielding insights into how human decision-making works, and predicting how people would behave in novel strategic settings. A system called GameNet represents the state of the art for predicting human behavior in the setting of unrepeated simultaneous-move games, combining a simple "level-k" model of strategic reasoning with a complex neural network model of non-strategic "level-0" behavior. Although this reliance on well-established ideas from cognitive science ought to make GameNet interpretable, the flexibility of its level-0 model raises the possibility that it is able to emulate strategic reasoning. In this work, we prove that GameNet's level-0 model is indeed too general. We then introduce ElementaryNet, a novel neural network that is provably incapable of expressing strategic behavior. We show that these additional restrictions are empirically harmless, leading ElementaryNet to statistically indistinguishable predictive performance vs GameNet. We then show how it is possible to derive insights about human behavior by varying ElementaryNet's features and interpreting its parameters, finding evidence of iterative reasoning, learning about the depth of this reasoning process, and showing the value of a rich level-0 specification.
• Abstract（参考訳）: 行動ゲーム理論モデルは、人間の意思決定の仕組みに関する洞察を得ることと、人々が新しい戦略的な環境でどのように振る舞うかを予測することである。 GameNetと呼ばれるシステムは、戦略推論のシンプルな「レベル-k」モデルと、非戦略的な「レベル-0」動作の複雑なニューラルネットワークモデルを組み合わせた、反復しない同時移動ゲームの設定における人間の行動を予測するための最先端技術を表している。 この認知科学からの確立されたアイデアへの依存は、GameNetを解釈可能にするべきであるが、レベル0モデルの柔軟性は、戦略的推論をエミュレートできる可能性を高める。 本稿では,GameNetのレベル0モデルがあまりにも一般的であることを示す。 次に,戦略行動を表現することのできない新しいニューラルネットワークであるプライマリネットを紹介する。 これらの追加の制限は経験的に無害であることを示し、この結果、BonlyNetは統計的に区別不能な予測性能をGameNetと比較した。 次に,プライマリネットの特徴を変化させ,そのパラメータを解釈し,反復的推論の証拠を発見し,この推論プロセスの深さを学習し,リッチなレベル0仕様の価値を示すことによって,人間の行動に関する洞察を導出する方法を示す。

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