文献

J-GLOBAL ID：201802290643213017   整理番号：18A1261138

推論過去の記憶:ヒト仮説生成におけるam化【JST・京大機械翻訳】

Remembrance of inferences past: Amortization in human hypothesis generation

著者 (4件)： Dasgupta Ishita (Department of Physics and Center for Brain Science, Harvard University, USA) ,  Schulz Eric (Harvard University, Department of Psychology, Cambridge, MA, USA) ,  Goodman Noah D. (Department of Psychology, Stanford University, USA) ,  Gershman Samuel J. (Department of Psychology and Center for Brain Science, Harvard University, USA)
資料名： Cognition  (Cognition)
巻： 178  ページ： 67-81  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2788A  ISSN： 0010-0277  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 認知のBayesモデルは,人々が仮説上の確率分布を計算すると仮定する。しかし,要求される計算は,しばしば難治性または禁止的に高価である。人々はしばしば多くの密接に関連した分布に遭遇するので,計算の選択的再利用は脳の限られた資源の計算的に効率的な利用である。著者らは,人間の確率論的推論におけるamorゼーションの証拠を提供する3つの実験を提示した。自然シーンに関する2つの関連質問を逐次的に答えるとき,第2の質問に対する参加者の応答は最初の質問の構造に系統的に依存する。この影響は質問の内容に敏感であり,質問が関連するときにのみ現れる。認知負荷操作を用いて,著者らは,人々が全体の分布を保存するよりもむしろ,以前の推論の要約統計を誤らせるという証拠を見出した。これらの知見は,脳が正確さと計算コストを相殺するという見解を支持し,確率的推論を近似するためにその限られた認知資源の効率的な利用を行う。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *仮説生成 ,  再利用 ,  確率論 ,  確率分布 ,  *ヒト
準シソーラス用語： 確率的推論 ,  計算コスト ,  認知負荷 ,  禁止 ,  Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自動化 ,  仮説生成 ,  ベイズ推論 ,  モンテカルロ法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 推論 ,  過去 ,  ヒト ,  仮説生成 ,  Am