Awareness
Federico Bizzarri, Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena, Via Roma, 56, 53100 Siena (Italy) Chiara Mocenni, Department of Information Engineering and Mathematics, University of Siena, Via Roma, 56, 53100 Siena (Italy)
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要約
- 意識は複雑な概念で、人間の認識と意思決定プロセスに密接に関連しています。
- 意思決定には、分析的(論理的)と直感的(感情的)の2つの主要なプロセスがあります。
- 従来は論理的思考が重視されていましたが、最近の研究では感情や直感の重要性も認識されています。
- データが増えても、必ずしも良い決定につながるとは限りません。データの質や解釈も重要です。
- 意識には3つの主要な側面があります:
- 自分の思考や知覚の理解
- 意識と無意識の相互作用
- 他者の感情の認識
- 研究者たちは、意識と意思決定を数学的にモデル化しようとしています。
- このモデルでは:
- 個人の意思決定の傾向を0(直感的)から1(分析的)の範囲で表します。
- 意思決定には内的要因(感情など)と外的要因(他者との相互作用)が影響します。
- 意識レベルが高いほど幸福度が上がりますが、分析的な思考にはコストがかかります。
- 意識は動的なプロセスなので、時間とともに変化する決定モデルが必要です。
- 自己認識は、自分の決定を振り返り、必要に応じて修正するフィードバック機能としてモデル化されています。
- このモデルは複雑ですが、人間の意思決定と意識の関係をより深く理解するのに役立つ可能性があります。
- 目標は、意識と自己認識を考慮に入れた、より現実的な意思決定モデルを作ることです。
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意識は広い概念であり、複雑な存在である人間と密接に関連しているため、一意に識別することは困難です。私たちの具体的な意図は、認識と意思決定プロセスの間の相互作用を説明するための数学的モデルを提案することです。現在、意思決定の本質、特に人間の意思決定における認知、直感、感情の役割に関する一貫した研究が行われています[18]。認知と直感は、分析的および直感的と呼ばれる情報処理のさまざまな方法を指します。デュアルプロセス理論にはいくつかの形式がありますが、それらは2つのプロセス間の一般的な違いを反映しています:最初のものは、直感的、連想的、ヒューリスティック、暗黙的、および暗黙的です。対照的に、2つ目は、意識的、分析的、認知的、論理的、および理性指向の思考を含みます[9、10]。思考について考えるとき、「多ければ多いほど良い」と思い込みがちですが、論理的であればあるほど、結果は良くなります。この側面は、効果的な選択は最も合理的な条件下でのみ行われなければならないことに同意した学者や実務家の過去の見解を反映しています[17]。しかし、最近の研究[9, 12]では、感情や直感などの側面が徐々にこの過程に含まれ、意思決定者(DM)の概念がより豊かになっていきました。
これは、データの可用性の増加が必ずしもより良い意思決定と一致するとは限らないという考慮事項にも関連しています:それらの豊富さにもかかわらず、これらのデータは不正確、不完全、または混乱を招く可能性があり、これはたとえば、インフォデミオールオジの現象で明らかです[5,6]。完全に代表的なサンプルから引き出された大量のデータがあり、完全に間違いがなく、評価しようとしているものを正確に表している場合、最も複雑なモデルが利用可能であることは確かに最良のアプローチですが、これらの要因のいずれかが成り立たない場合、過剰適合するリスクがあります[4]。科学における成功するモデルは、情報を「ずさんな」部分と「硬い」部分に明確に分割することに基づいています[8]:ある詳細レベルを超えると、問題のクラスに共通する特性を考慮するのをやめ、特定の参照セットの特異点をモデル化し始めます。直感、暗黙知、感情など、前述の他の要因は、何らかの形で情報と知識のギャップを埋めることができます[17]。意識に関する文献は、3つのコア概念を中心に整理できます:認知的認識[13]は、個人の知覚と思考の正確で深い理解に対応します。第2の視点は、意識は意識と無意識の両方を伴い、意識の最終段階は、自分の体と心で起こっているすべてのことを個別に処理することから生じるマルチレベル[7]であると主張します[19]。第3は、他者の感情の認識に関する意識である[2]。自己認識について Carden et al. [3] 目的 系統的文献レビューに基づく定義: 自己モデル(図1)では、状態(st)は時間tにおける認識のレベルを表し、分割された状態は、問題に関する情報を処理する際の習慣的な態度(性格、信念、価値観、経験)を埋め込む推論傾向pr∈(0,1)を持っています。PRは、「直観的」(pr=0)と「分析的」(pr=1)と呼ばれる2つの極端な態度[1]の間の連続体で値を取り、このようにして、両方の方が常に異なる量で関与していると仮定します。個人には独自のポリシーがあり、これは連続区間(0,1)の値を取り、u = 0(u = 1)は直感的な(分析的な)個人に保持され、中間値は混合ケースを表します。通常の政策μは、DMに自分の推論性向のみに従って選択させ、状態や時点に依存せず、選択の結果に関連する不確実性の存在を考慮せずに選択させる素朴な政策として定義されます。しかし、感情や暗黙知などの内的要因[14]と、他者との相互作用に依存する外的要因によって与えられる、通常の決定の周りの決定にはいくつかのバリエーションがあります。これらの要因は、意思決定に影響を与える不確実性の原因であり、政策によって提案されたものから離れた選択を駆り立てる可能性があります。それらはノイズと見なされ、それらの分散は異なるレベルを示します。決定の報酬 rt は、現在の状態と選択の線形関数です。モデルの現在のバージョンは線形形式 (rt = αst-βut) を仮定し、係数は α と β で一定です。個人の意識レベルが高ければ高いほど、身体的、精神的、感情的なあらゆる観点からの幸福度が高くなります。一方、選択の結果となるプロセスが分析的であればあるほど、DMが負担するコストは大きくなり、リソース消費量も増えます。認識は、集中、評価、フィードバックを通じて開発できるさまざまな要素で構成され、個人に自分の行動(信念、価値観、動機)を駆動し、これらが他者にどのように影響し、影響を与えるかを検討する、自分の内部状態(感情、認知、生理学的反応)の認識を提供します
この研究は、意識と自己認識を意思決定プロセスに組み込むことのギャップを埋める数学的モデルを開発する方法を調査することを目的としています。本研究は、人間の意思決定と同様に複雑な現象をモデル化することが困難であることから、本研究は、意思決定の分野における研究を広げる新たな側面の導入に寄与する可能性がある。認識は動的な性質を持つプロセスであるため[16]、不確実性の下で過去、現在、および将来の意思決定の両方の結果を考慮する逐次意思決定モデル(SDM)の枠組みで動きます。指定された時点の SDM では、DM はシステムの状態を観察し、使用可能なアクションの中からアクションを選択します。彼の選択は、報酬を受け取ることと、彼が同様の問題に直面する次の決定のエポックで、システムがおそらく新しい状態に進化するという2つの結果を生み出します。マルコフ決定過程 (MDP) [15] は、行動、報酬、および遷移確率が現在の行動と状態に依存するSDMの特定のクラスであり、最後のものには過去のすべてのダイナミクスが組み込まれています
不確実性のもう一つの原因は、直観的推論(パネルA)と分析的推論(パネルB)の線形結合(パネルC)から生じる2つの連続した状態(図2)間の遷移確率P(ut)です。それは環境から生じ、状態の進化とDMから受け取る報酬に影響を与えます。 この設定では、個人が利用できる唯一の情報は推論、傾向、および前の瞬間の状態であるため、プロセスには自己認識の要素が含まれていないことに注意してください。さらに遷移確率関数を観察することにより、DMは修正係数Δμを追加することによって通常のポリシーを変更することができます。自己認識は、このフィードバック要素としてモデル化されます。この孤立した自己観は、ある状態、推論の傾向、および特定の時点において最善の行動を示唆する理想的な最適政策の知識によって表されます。それは彼の方針を変更することによって個人の習慣的な傾向を緩和することができます。このフィードバックは最適化プロセスに組み込まれており、自己認識が個人的な努力から生じるという事実をこのようにモデル化しています[11]。具体的には、最適化は、例えば動的計画法[20]を用いて、いつでも瞬時に意識レベルを最大化することからなる。遷移確率は、内的および外的要因に関連する他の不確実性の原因とともに、状態の進化を決定論的プロセスにしません。
