[論文レビュー] Deontic Logic for Human Reasoning

Ulrich Furbach, Claudia Schon|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2014

Logic, Reasoning, and Knowledge被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ワーソン選択課題や抑制課題といった認知的タスクにおける人間の推論を形式的枠組みとしてデオントイック論理でモデル化し、特に社会的契約文脈における高いパフォーマンスを説明することを目的としている。自動定理証明ツールHyperを用いてデオントイック論理をALCに翻訳することで、規範的システムの整合性チェックが可能となり、論理的モデリングとモデルチェックを通じて人間の推論パターンを説明する。

ABSTRACT

Deontic logic is shown to be applicable for modelling human reasoning. For this the Wason selection task and the suppression task are discussed in detail. Different versions of modelling norms with deontic logic are introduced and in the case of the Wason selection task it is demonstrated how differences in the performance of humans in the abstract and in the social contract case can be explained. Furthermore it is shown that an automated theorem prover can be used as a reasoning tool for deontic logic.

研究の動機と目的

• 認知心理学実験、特にワーソン選択課題と抑制課題における人間の推論をデオントイック論理でモデル化すること。
• 抽象的課題と社会的文脈付き課題における人間のパフォーマンスの差異を、デオントイック論理がどのように説明できるかを示すこと。
• デオントイック論理をALCに翻訳し、DL節に変換することで、Hyperを介した自動定理証明とデオントイック論理の統合を図り、形式的な整合性チェックを可能とすること。
• 反対義務的義務を含むような複雑な規範的システムにおいて、自動的に整合性の不一致を検出できるように、フレームワークを実世界の規範的システムに適用すること。
• ロボット倫理分野への応用を検討し、デオントイック論理を用いて倫理的ルールを形式化し、自動推論により適合性を検証すること。

提案手法

• 標準的な翻訳ルールを用いて、デオントイック論理式を記述論理ALCに翻訳すること。
• 義務的演算子（例：「〜すべき」、義務）をALCの概念と役割に変換する。たとえば、$\Box\Phi \rightarrow \Diamond\Phi$ は $\top \sqsubseteq \exists R.\top$ にマッピングされる。
• ALC式を、Hyper定理証明ツールの入力形式であるDL節に変換すること。
• Hyperを用いて超表出法を構築し、充足可能性をチェックすることで、規範的システムの整合性を検証すること。
• デオントイック論理と認知科学理論を組み合わせることで、人間の推論の心理的モデルをモデル化すること。
• 反対義務的パラドックスや社会的契約のシナリオといったベンチマーク問題を用いて、手法の妥当性を検証すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 デオントイック論理は、ワーソン選択課題の抽象的バージョンと社会的契約バージョンにおける人間のパフォーマンスの差をどのように説明できるか？
• RQ2 自動定理証明は、規範的文脈における人間の推論を効果的にモデル化・検証するために有効に利用できるか？
• RQ3 デオントイック論理と心理的モデル理論の統合は、人間の推論パターンの説明をどの程度改善できるか？
• RQ4 自動化ツールを用いることで、反対義務的義務を含むような複雑な規範的システムにおける整合性の不一致をどの程度検出できるか？
• RQ5 デオントイック論理は、ロボット倫理のようなマルチエージェントシステムにおける倫理的ルールを形式化し、その整合性を検証するために使用可能か？

主な発見

• デオントイック論理は、ワーソン課題の社会的契約バージョンでは75％の参加者が正しく解けるのに対し、抽象的バージョンでは25％未満であるというパフォーマンスの差をうまく説明している。
• 自動定理証明ツールHyperは、古典的な反対義務的規範的システムにおける整合性の不一致を正しく同定し、従来の理論的結果を裏付けた。
• デオントイック論理とHyperを用いたモデルチェックにより、「遅くまで勉強している場合、図書館は開いていなければならない」という規範が真であると認められない限り、検証不能であることが明らかになった。これは、「彼女は遅くまで勉強しているか？」という質問に対する肯定的反応が低いことを説明する。
• デオントイック論理をALCに、さらにDL節に翻訳することで、通常のモーダル論理では決定不能となる推論タスクに対しても、Hyperの有効な使用が可能になった。
• このフレームワークは、アサイモフの法則のようなロボット倫理の倫理的ルールの形式的定式化と検証を可能にし、マルチエージェントシステムにおける矛盾の検出と整合性の保証を実現している。