著者

並木 尚也 大用 庫智 高橋 達二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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不確実な環境下における意思決定には,新たな知識の探索と既知の知識の利用という相反する2つの行動が要求され,ジレンマが起こる.先行研究では相対評価を行う緩対称性推論モデルがジレンマを緩和して優れた成績を有しており,人間の因果的直感との相関も高いことが明らかになっている.本研究では,人間の意思決定に対する詳細な形式化を行うため,人間の意思決定課題における実際の系列データと既存モデルとの比較を行った.

著者

並木 尚也 田中 洸樹 大用 庫智 高橋 達二

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.29, 2015

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新パラダイム推論心理学によれば、人間の論理が真偽のみを許す二値論理ではモデリングできず不確実性を許容する体系が必要である。特に「PならばQ」といった条件文は、「PでないかQ」という実質含意ではなく、条件付き確率に対応する(Pが偽なら真でも偽でもない)と考えられている。本研究では、三値論理の枠組みでさまざまな条件文の種類に対して3x3の真理値表を構築する実験を行い、新パラダイムの適用範囲を拡張する。

著者

大用 庫智 市野 学 高橋 達二

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.30, no.2, pp.403-416, 2015-01-01 (Released:2015-01-22)

参考文献数

65

被引用文献数

4 5 4

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Cognitive psychology and behavioral economics have shown that humans have cognitive biases that deviate from normative systems such as classical logic and probability theory. Considering that humans have the ability to understand the world from sparse and/or imprecise data, it is natural to assume that the biases in human have some ecological merits in adaptation. We focus on two cognitive biases, symmetry and mutual exclusivity, that are considered peculiar to human. In this study, with the framework of empirical Bayes, we clarify the implication of a model of human causal cognition, the loosely symmetric (LS) model [Shinohara 07]) that implements the cognitive biases. We show that LS has great descriptive validity in inductive inference of causal relationship (causal induction) with a meta-analysis and an experiment in causal induction. The result of another experiment strongly suggests that humans use the inductively inferred causal relationship to decision-making. Then we show that LS effectively works in sequential decision-making under uncertainty (N-armed bandit problems). Operating LS as a simple value function under the greedy method in the framework of reinforcement learning, we analyze its behavior in terms of cognitive biases or heuristics under uncertainty. The three cognitive properties resulting from the loose symmetry, comparative valuation, satisficing, and prospect theory-like risk attitudes, are shown to be the key of the performance of LS. We parameterize the reference for satisficing and show that the quite intuitive parameter enables optimization.

著者

西村友伸 大用庫智 高橋達二

雑誌

第75回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, no.1, pp.101-102, 2013-03-06

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本研究では人間認知の適応的特性の大規模コンピューティングへの適用例として、ヒトの認知バイアス(対称性・相互排他性)を持つ行動価値関数、 Kohno & Takahashi (2012) が提案したLSVR (loosely symmetric model with variable reference) モデルを用い、モンテカルロ木探索の評価値として実装し、囲碁AIでのゲーム木探索を通して効果を確認した。同様の行動価値関数としては期待損失の限界に保証を持つUCB1が有名だが、LSVRがUCB1と比較して、サンプリング回数が少ない時、また探索の幅が非常に広い時に、より良い性能をもたらすことを示す。更に、LSVRとUCB1の両者を使い分けるハイブリッドモデルについても検証し、その効果も確認した。

著者

西村 友伸 大用 庫智 高橋 達二

雑誌

ゲームプログラミングワークショップ2012論文集

巻号頁・発行日

vol.2012, no.6, pp.191-196, 2012-11-09

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本研究では甲野により提案された可変参照型緩対称推論をモンテカルロ木探索に応用させ,その効果を測る為にリバーシのAI に実装し,モンテカルロ木探索で広く利用されているUCT を実装したAI と対戦させた.その結果ある程度のプレイアウトの上ではUCT に勝ち越し,可変参照が木探索においても有効に作用することが分かった.