Exploring the hierarchical structure of human plans via program generation

要約

人間の行動は本質的に階層的であり、タスクをサブタスクに分解したり、抽象的なアクションを具体的なアクションに分解したりすることで生じます。
ただし、通常、動作は一連のアクションとして測定されるため、その階層構造を推測することが困難になります。
この論文では、階層表現を観察可能にする実験パラダイムを使用して、人々がどのように階層構造の計画を立てるかを調査します。参加者は、明示的な階層構造を持つ言語で一連のアクションを生成するプログラムを作成します。
このタスクでは、人間の行動に関する 2 つの確立された原則、つまり効用の最大化 (つまり、より少ないアクションの使用) と最小記述長 (MDL、つまりより短いプログラム) をテストできます。
人間は両方の指標に敏感ですが、どちらのアカウントも人間が作成したプログラムの定性的特徴、つまり人々は MDL の予測よりも再利用のあるプログラムを好むことを予測できていないことがわかりました。
MDL アカウントをプログラム全体の生成モデルに拡張し、アクションに対する文法の誘導として階層の選択をモデル化することで、この再利用の優先順位を形式化します。
私たちの説明は、再利用の好みを説明し、人間の行動の最良の予測を提供し、圧縮率の単純な説明を超えて、階層計画の指針となる原則を強調します。

要約(オリジナル)

Human behavior is inherently hierarchical, resulting from the decomposition of a task into subtasks or an abstract action into concrete actions. However, behavior is typically measured as a sequence of actions, which makes it difficult to infer its hierarchical structure. In this paper, we explore how people form hierarchically-structured plans, using an experimental paradigm that makes hierarchical representations observable: participants create programs that produce sequences of actions in a language with explicit hierarchical structure. This task lets us test two well-established principles of human behavior: utility maximization (i.e. using fewer actions) and minimum description length (MDL; i.e. having a shorter program). We find that humans are sensitive to both metrics, but that both accounts fail to predict a qualitative feature of human-created programs, namely that people prefer programs with reuse over and above the predictions of MDL. We formalize this preference for reuse by extending the MDL account into a generative model over programs, modeling hierarchy choice as the induction of a grammar over actions. Our account can explain the preference for reuse and provides the best prediction of human behavior, going beyond simple accounts of compressibility to highlight a principle that guides hierarchical planning.

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