In this paper, we provide a theoretical framework to analyze an agent who misinterprets or misperceives the true decision problem she faces. We show that a wide range of behavior observed in experimental settings manifest as failures to perceive implications, in other words, to properly account for the logical relationships between various payoff relevant contingencies. We present a behavioral definition of perceived implication, thereby providing an elicitation technique, and show that an agent's account of implication identifies a subjective state-space that underlies her behavior. By analyzing this state-space, we characterize distinct benchmarks of logical sophistication that drive empirical phenomena. We disentangle static and dynamic rationality. Thus, our framework delivers both a methodology for assessing an agent's level of contingent thinking and a strategy for identifying her beliefs in the absence full rationality.


翻译:本文构建了一个理论框架,用以分析错误理解或错误感知其所面临的真实决策问题的行为主体。我们论证,在实验环境中观察到的广泛行为表现,本质上是未能感知推论(即未能恰当考虑不同收益相关偶发事件之间的逻辑关系)所致。我们提出了感知推论的的行为定义,并由此提供了一种揭示技术。研究表明,行为主体对推论的认知能识别出其行为背后的主观状态空间。通过分析该状态空间,我们刻画了驱动经验现象的不同逻辑精炼度基准,并分离了静态与动态理性。因此,我们的框架既提供了评估行为主体偶发性思维水平的方法论,也提供了在缺乏完全理性条件下识别其信念的策略。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
8+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
16+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
7+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
9+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
相关VIP内容
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2023年8月22日
Arxiv
103+阅读 · 2021年6月8日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员