Exploring the hierarchical structure of human plans via program generation

要約

人間の行動は多くの場合、具体的な行動に分解できる抽象的な行動で構成され、階層的な構造を持っていると仮定される。しかし、一般的に行動は一連の行動として測定されるため、その階層構造を推測することは困難である。本論文では、観察可能な階層表現を用いた実験パラダイムを用いて、人がどのように階層構造化された計画を形成するのかを探る。この課題によって、人間の行動に関する2つの確立された原則、すなわち、効用最大化（すなわち、より少ないアクションを使用すること）と最小記述長（MDL；すなわち、より短いプログラムを持つこと）を検証することができる。我々は、人間が両方の指標に敏感であることを発見したが、どちらの説明も、人間が作成したプログラムの質的特徴、すなわち、人間はMDLの予測以上に再利用のあるプログラムを好むということを予測できなかった。我々は、MDL説明をプログラム上の生成モデルに拡張し、階層選択をアクション上の文法の帰納としてモデル化することで、この再利用への選好を定式化する。我々の説明では、再利用の選好を説明することができ、人間の行動のより良い予測を提供することができる。

要約(オリジナル)

Human behavior is often assumed to be hierarchically structured, made up of abstract actions that can be decomposed 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 with observable hierarchical representations: 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 better predictions of human behavior, going beyond simple accounts of compressibility to highlight a principle that guides hierarchical planning.

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