The Nature of Decision-Making: Human Behavior vs. Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Artificial agents have often been compared to humans in their ability to categorize images or play strategic games. However, comparisons between human and artificial agents are frequently based on the overall performance on a particular task, and not necessarily on the specifics of how each agent behaves. In this study, we directly compared human behaviour with a reinforcement learning (RL) model. Human participants and an RL agent navigated through different grid world environments with high- and low- value targets. The artificial agent consisted of a deep neural network trained to map pixel input of a 27x27 grid world into cardinal directions using RL. An epsilon greedy policy was used to maximize reward. Behaviour of both agents was evaluated on four different conditions. Results showed both humans and RL agents consistently chose the higher reward over a lower reward, demonstrating an understanding of the task. Though both humans and RL agents consider movement cost for reward, the machine agent considers the movement costs more, trading off the effort with reward differently than humans. We found humans and RL agents both consider long-term rewards as they navigate through the world, yet unlike humans, the RL model completely disregards limitations in movements (e.g. how many total moves received). Finally, we rotated pseudorandom grid arrangements to study how decisions change with visual differences. We unexpectedly found that the RL agent changed its behaviour due to visual rotations, yet remained less variable than humans. Overall, the similarities between humans and the RL agent shows the potential RL agents have of being an adequate model of human behaviour. Additionally, the differences between human and RL agents suggest improvements to RL methods that may improve their performance. This research compares the human mind with artificial intelligence, creating the opportunity for future innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».