人間行動学：ヒトのゲームプレイにおいて専門知識は計画の深さを増大させる

ヒトの知能の特徴は、未来に向けて多段階の計画を立てる能力である。数十年にわたる研究にもかかわらず、熟練した意思決定者が初心者よりも先の段階まで計画しているかどうかについては、依然として議論が続いている。従来、計画における専門知識についての研究ではチェスなどのボードゲームが用いられてきたが、そうしたゲームの複雑性が、計画の深さを定量的に推定する上での妨げとなっている。逆に、認知科学での一般的な計画課題は複雑性がより低く、どのプレイヤーでも計画できる深さに上限が設けられることが多い。今回我々は、熟練したプレイヤーが深く計画するのに十分な機会のある複雑なボードゲームにおいて、専門知識について調べた。我々は、複数のモデル適合法を用いて、ヒトの行動は、ヒューリスティック探索に基づく計算認知モデルによって捉えられることを示す。このモデルを立証するため、我々はヒトの選択、応答時間、眼球運動を予測した。また、チューリングテストと再構築実験も行った。このモデルを用いることで、実験室と大規模モバイルデータの両方で、計画の深さが専門知識に伴って増大することを示すロバストな証拠が得られた。熟練者は、ボードの特徴をより正確に記憶し、それを再構築した。複雑な課題を正確な行動モデル化と組み合わせて用いることは、ヒトの計画性についての理解を深めるとともに、人工知能の進歩とのギャップを埋めるのに役立つだろう。

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