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Feb 09, 2024

자연 인간 행동(2023)이 기사 인용

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자아에 대한 계산적 개념에 대한 현재 제안은 특정 시간과 장소에서 자신의 신체를 표현하는 것이며, 여기에는 해당 표현을 에이전트로 인식하는 것이 포함됩니다. 이는 자기 표현을 인간과 유사한 에이전트에게 어려운 계산 문제인 자기 지향 프로세스로 바꿉니다. 여기에서는 이 프로세스를 조사하기 위해 플레이어(N = 124)가 효과적으로 플레이하기 위해 일련의 후보자 중에서 자신을 식별해야 하는 간단한 비디오 게임을 기반으로 하는 몇 가지 '자기 찾기' 작업을 만들었습니다. 정량적 및 정성적 테스트를 통해 인간 플레이어는 자기 지향에 거의 최적인 것으로 나타났습니다. 대조적으로, 훨씬 더 복잡한 비디오 게임을 학습하는 데 탁월한 잘 알려진 심층 강화 학습 알고리즘은 최적과는 거리가 멀습니다. 우리는 자기 지향을 통해 인간이 새로운 설정을 유연하게 탐색할 수 있다고 제안합니다.

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데이터 분석 및 플롯 재현을 위한 모든 코드는 https://github.com/Ethical-Intelligence-Lab/probabilisticSelf에서 확인할 수 있습니다.

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