意思決定における推論に基づくアーキテクチャ

この論文は、意思決定麻痺という、意思決定モデルにとって大きな課題に取り組んでいます。階層的な意思決定プロセスに基づいた新しい計算モデルを提案し、意図とアフォーダンスの選択を分離しています。コミットメントモデリングにおける順方向および逆方向のKullback-Leiblerダイバージェンスの使用は重要な革新であり、自閉症研究で観察される意思決定慣性と失敗モードの潜在的な説明を提供します。一般的な推論ベースの意思決定連続体への焦点を当てている点も注目に値します。

• •意思決定麻痺を説明する計算モデルを提案。
• •意思決定において意図とアフォーダンスの選択を分離。
• •コミットメントモデリングに順方向および逆方向KLダイバージェンスを使用。
• •シミュレーションは、意思決定慣性とシャットダウンの特徴を再現。
• •自閉症を一般的な意思決定連続体の極端なレジームとして扱う。