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他者の内部状態推定と行動予測を用いた意思決定モデル

机译:使用内部状态估计和他人行为预测的决策模型

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摘要

マルチエージェント環境では,他者の内部状態の変化を相手モデルを用いて推定し,それに基づいて行動を決定することが重要である.近年,マルチエージェント課題遂行中のサルやヒトの行動に対して,相手モデルを含まないモデルフリー強化学習による説明が試みられている.これらの実験では自身の行動?報酬履歴のみから他者の行動が一意に決まる課題設定が用いられているために,自身の意思決定において他者の内部状態変化を明に推定する必要のない課題となっていた.本研究では,他者の行動観測から他者の行動価値を推定可能であり,また行動価値を考慮することにより最適な行動がとれる課題を開発した.被験者の意思決定過程を,相手モデルを考慮したモデル同定強化学習として定式化した.また,本課題を用いてfMRI実験を行うことにより,提案モデルが被験者の行動をよく説明し,さらにモデルに基づく脳活動解析により相手モデルの推定に前頭前野が関わることを検証した.
机译:在多主体环境中,重要的是使用伙伴模型来估计他人的内部状态变化,并基于这些模型确定行动,近年来,对于执行多主体任务的猴子和人类而言。尝试通过不包含伙伴模型的无模型强化学习进行解释,在这些实验中,使用仅根据自己的行为和奖励历史来唯一确定他人行为的任务设置。在做出决定时,没有必要明确地估计他人的内部状态的变化,在这项研究中,可以根据他人的行为观察来估计他人的行为价值,并考虑其行为价值。通过这样做,我们开发了一个能够实现最佳行为的任务,将受试者的决策过程制定为考虑伙伴模型的模型识别增强学习,此外,通过使用此任务进行功能磁共振成像实验,开发了提出的模型。我们很好地解释了受试者的行为,并进一步验证了基于模型的大脑活动分析,前额区参与了伴侣模型的估计。

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