The behavioral and neural mechanisms underlying the tracking of expertise.
Boorman ED, O'Doherty JP, Adolphs R, Rangel A.
Neuron. 2013 Dec 18;80(6):1558-71.
確率的に増減する資産の変動を推定するエージェントの成績を当てる課題において、エージェントがヒトの場合とコンピュータアルゴリズムの場合（じっさいはどっちもアルゴリズム）で被検者の行動と脳活動がちがった、という話です。被検者の行動は（準最適な）ベイズ則によってよく記述できました。エージェントがヒトの場合は、被検者と同じ予測で正解したときにアルゴリズムよりも良く評価され、間違えたときも大目に見てもらえるのに対して、エージェントがアルゴリズムの場合は、被検者と違う予測をして不正解だったときに、ヒトよりもペナルティが大きい。そんでfMRIイメージングにおいて、右側のOFCとmPFCがこれらの行動パターンと似た活動を示した、という。あとはTPJとか線条体とかまあいろいろ。
いぜん紹介した鈴木さんの論文や、ベーレンスの過去の仕事とも深く関係するものです。モデル比較や強化学習モデルでの試算なんかもいろいろやってるので興味のある向きはSIもよく読んでみてください。それでは都知事選、相手がヒトだからといって甘くみずに、よく考えて投票しましょう。
Assessing Others: Evaluating the Expertise of Humans and Computer Algorithms
PDF+SI | SLIDE
Boorman ED, O'Doherty JP, Adolphs R, Rangel A.
Neuron. 2013 Dec 18;80(6):1558-71.
確率的に増減する資産の変動を推定するエージェントの成績を当てる課題において、エージェントがヒトの場合とコンピュータアルゴリズムの場合（じっさいはどっちもアルゴリズム）で被検者の行動と脳活動がちがった、という話です。被検者の行動は（準最適な）ベイズ則によってよく記述できました。エージェントがヒトの場合は、被検者と同じ予測で正解したときにアルゴリズムよりも良く評価され、間違えたときも大目に見てもらえるのに対して、エージェントがアルゴリズムの場合は、被検者と違う予測をして不正解だったときに、ヒトよりもペナルティが大きい。そんでfMRIイメージングにおいて、右側のOFCとmPFCがこれらの行動パターンと似た活動を示した、という。あとはTPJとか線条体とかまあいろいろ。
いぜん紹介した鈴木さんの論文や、ベーレンスの過去の仕事とも深く関係するものです。モデル比較や強化学習モデルでの試算なんかもいろいろやってるので興味のある向きはSIもよく読んでみてください。それでは都知事選、相手がヒトだからといって甘くみずに、よく考えて投票しましょう。
Assessing Others: Evaluating the Expertise of Humans and Computer Algorithms
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