Standard decision frameworks address uncertainty about facts but assume fixed options and values. We extend the Jeffrey-Bolker framework to model refinements in values and prove a value-of-information theorem for axiological refinement. In multi-agent settings, we establish that mutual refinement will characteristically transform zero-sum games into positive-sum interactions and yield Pareto-improvements in Nash bargaining. These results show that a framework of rational choice can be extended to model value refinement. By unifying epistemic and axiological refinement under a single formalism, we broaden the conceptual foundations of rational choice and illuminate the normative status of ethical deliberation.


翻译:标准决策框架处理事实不确定性,但假设选项与价值固定不变。我们扩展了Jeffrey-Bolker框架以建模价值演变,并证明了关于价值学演化的信息价值定理。在多智能体场景中,我们论证了相互价值演化将典型地使零和博弈转变为正和互动,并在纳什谈判中产生帕累托改进。这些结果表明,理性选择框架可被扩展以建模价值演化。通过将认知演化与价值学演化统一于单一形式体系,我们拓展了理性选择的概念基础,并阐明了伦理反思的规范性地位。

0
下载
关闭预览

相关内容

论学习、公平性与复杂度
专知会员服务
11+阅读 · 2月28日
【博士论文】价值导向强化学习基础探索,99页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2024年10月13日
专知会员服务
90+阅读 · 2021年6月29日
知识驱动的视觉知识学习,以VQA视觉问答为例,31页ppt
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月25日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
强化学习的两大话题之一,仍有极大探索空间
AI科技评论
22+阅读 · 2020年8月22日
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
32+阅读 · 2020年6月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【强化学习】强化学习/增强学习/再励学习介绍
产业智能官
10+阅读 · 2018年2月23日
推荐|机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年2月5日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
【强化学习】强化学习+深度学习=人工智能
产业智能官
55+阅读 · 2017年8月11日
国家自然科学基金
43+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月29日
VIP会员
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
2+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
3+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关VIP内容
论学习、公平性与复杂度
专知会员服务
11+阅读 · 2月28日
【博士论文】价值导向强化学习基础探索,99页pdf
专知会员服务
32+阅读 · 2024年10月13日
专知会员服务
90+阅读 · 2021年6月29日
知识驱动的视觉知识学习,以VQA视觉问答为例,31页ppt
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月25日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
相关资讯
强化学习的两大话题之一,仍有极大探索空间
AI科技评论
22+阅读 · 2020年8月22日
浅谈主动学习(Active Learning)
凡人机器学习
32+阅读 · 2020年6月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【强化学习】强化学习/增强学习/再励学习介绍
产业智能官
10+阅读 · 2018年2月23日
推荐|机器学习中的模型评价、模型选择和算法选择!
全球人工智能
10+阅读 · 2018年2月5日
图上的归纳表示学习
科技创新与创业
23+阅读 · 2017年11月9日
【强化学习】强化学习+深度学习=人工智能
产业智能官
55+阅读 · 2017年8月11日
相关基金
国家自然科学基金
43+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
16+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
11+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员