Characterising Decision Theories with Mechanised Causal Graphs

要約

私自身の決定は、達成が期待される結果についての私の信念にどのような影響を与えるべきですか?
特定の行動をとることで自分を特定のタイプの人間として見るようになった場合、それは他の人が私をどのように見ているか、また私と同じような人をどのように見ているかに影響を与える可能性があります。
これは、期待される効用の計算に影響を及ぼし、どのアクションが最善であると認識するかが変わる可能性があります。
それをどのように考えるかについては、証拠的決定理論、因果的決定理論、機能的決定理論などの候補があり、議論の対象となっています。
この論文では、機械化された因果モデルを使用して、最も重要な意思決定理論を特徴づけて区別し、さまざまな意思決定理論の分類を生成できることを示します。

要約(オリジナル)

How should my own decisions affect my beliefs about the outcomes I expect to achieve? If taking a certain action makes me view myself as a certain type of person, it might affect how I think others view me, and how I view others who are similar to me. This can influence my expected utility calculations and change which action I perceive to be best. Whether and how it should is subject to debate, with contenders for how to think about it including evidential decision theory, causal decision theory, and functional decision theory. In this paper, we show that mechanised causal models can be used to characterise and differentiate the most important decision theories, and generate a taxonomy of different decision theories.

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