[論文レビュー] Control of mental representations in human planning.

Mark K. Ho, David Abel+4 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2021

Complex Systems and Decision Making参考文献 20被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、人間が計画の過程で、表象の複雑さと計画の有用性の両者を調整するために、能動的に自分の内的表象を制御していると提唱している。すなわち、『構成』と呼ばれるプロセスである。事前に登録された行動実験と形式的モデルを用いて、人々が認知的制御を用いて、価値に基づいた方法でこれらの表象を形作ることを示している。これにより、認知的制約のもとでも、効率的かつ柔軟な問題解決が可能になる。

ABSTRACT

One of the most striking features of human cognition is the capacity to plan. Two aspects of human planning stand out: its efficiency, even in complex environments, and its flexibility, even in changing environments. Efficiency is especially impressive because directly computing an optimal plan is intractable, even for modestly complex tasks, and yet people successfully solve myriad everyday problems despite limited cognitive resources. Standard accounts in psychology, economics, and artificial intelligence have suggested this is because people have a mental representation of a task and then use heuristics to plan in that representation. However, this approach generally assumes that mental representations are fixed. Here, we propose that mental representations can be controlled and that this provides opportunities to adaptively simplify problems so they can be more easily reasoned about -- a process we refer to as construal. We construct a formal model of this process and, in a series of large, pre-registered behavioral experiments, show both that construal is subject to online cognitive control and that people form value-guided construals that optimally balance the complexity of a representation and its utility for planning and acting. These results demonstrate how strategically perceiving and conceiving problems facilitates the effective use of limited cognitive resources.

研究の動機と目的

• 人間の計画における内的表象が固定されているのか、それとも能動的な認知的制御の対象であるのかを調査すること。
• 人々が計画の過程で、戦略的に内的表象を形作り、問題を適応的に単純化する方法を検討すること。
• このような表象制御が価値に基づいて行われ、有用性と複雑さの最適なバランスをとっているかどうかを検証すること。
• 人間の意思決定における適応的構成の形式的モデルを構築し、検証すること。

提案手法

• 計画タスクの表象をオンラインで価値に基づいて単純化するプロセスとしての『構成』の形式的計算モデルを開発すること。
• 参加者が動的計画タスクにおいてどのように内的表象を形成・使用するかを測定する、大規模で事前に登録済みの行動実験を設計すること。
• モデルに基づく分析を用いて、選択肢と反応時間から参加者の構成戦略を推定すること。
• 逆強化学習技術を用いて、表象形成を導く効用関数を推定すること。
• 認知的負荷やタスク要件に敏感であるかどうかを検証することで、オンラインでの制御が行われているかをテストすること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人々は計画の過程で内的表象を能動的に制御できるのか、それとも固定されているのか？
• RQ2 計画における内的表象の形成は、有用性と複雑さのバランスを取るために価値に基づいて行われるのか？
• RQ3 認知的制御は、計画の効率を最適化するために、表象をリアルタイムで適応的に変化させることを可能にするのか？
• RQ4 動的な環境において、人々は表象の単純さと正確さの間でどのように妥協しているのか？

主な発見

• 参加者は計画の過程で内的表象を能動的に制御しており、構成に関するオンラインでの認知的制御が示された。
• 内的表象は、計画に適した複雑さと有用性の最適なバランスをとる形で、価値に基づいて形成された。
• 人々はタスク要件に応じて表象を適応的に変化させ、認知的負荷を管理するための戦略的単純化を示した。
• 構成の形式的モデルは、複数の実験的条件下で人間の行動をうまく予測できた。
• 構成はタスク構造と認知的制約の両方に敏感であり、柔軟で目的志向的な制御が行われていることが示された。
• 結果は、戦略的な問題の認識と概念化が、効率的認知の中心的役割を果たしているという枠組みを支持している。