決定理論：人間は新しいゲームについて推論するために高速かつ平坦なシミュレーションを用いる

ゲームは長らく、自然知能と人工知能の両方における計画立案と推論を研究するための縮図であり、多くの場合、熟練者レベル、さらには超人的なプレーに重点が置かれてきた。しかし、現実の生活は人間の知能をさまざまな未体験領域へと押しやり、人々はそれまで考えたこともなかった意思決定問題を柔軟に乗り切ることを求められる。今回我々は、初心者のゲームプレーを用いて、人々が新しい問題設定についてどのように推論するかを調べた。我々は、1000人以上の参加者と121種類の2人用戦略ボードゲーム（そのほぼ全てが参加者にとって初めてのゲーム）を対象とした一連の大規模行動研究を通じて、人々が、初めてのゲームのプレーの仕方や、まだ一度もプレーしていない段階でのゲームの評価（例えば、そのゲームがどの程度公平か、あるいはどの程度楽しそうか）の点で系統的で、適応的に合理的であることを示す。我々は、これらの能力を、「直観的ゲーマー」と名付けた計算認知モデルによって説明する。このモデルは、高速かつ平坦な（つまり、深さに制限のある）、目標指向型の確率的シミュレーションの機構に基づいている。今回の研究は、人々が新奇な問題に遭遇したときにどのように迅速に評価し、行動し、提案を行うかについて洞察を与えるものであり、さらに、新しい課題をどのように解くかだけでなく、その課題がそもそも考えるに値するかどうかも判断できる、より柔軟で人間らしい人工知能システムの設計に役立つ可能性もある。

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