Structurally guided task decomposition in spatial navigation tasks

要約

認知資源が限られているにもかかわらず、なぜ人はこれほど効率的に計画を立てることができるのだろうか？我々はこの疑問に答えるため、単純なプランニング問題を幅広く説明できる人間のタスク分解モデルを拡張し、タスクに構造情報を追加することで、より複雑なタスクのプランニングを容易にした。この拡張モデルを、より複雑な計画領域である空間ナビゲーションに適用した。その結果、我々のフレームワークは、オンライン実験において大多数の参加者のナビゲーション戦略を正しく予測できることが示唆された。

要約(オリジナル)

How are people able to plan so efficiently despite limited cognitive resources? We aimed to answer this question by extending an existing model of human task decomposition that can explain a wide range of simple planning problems by adding structure information to the task to facilitate planning in more complex tasks. The extended model was then applied to a more complex planning domain of spatial navigation. Our results suggest that our framework can correctly predict the navigation strategies of the majority of the participants in an online experiment.

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arxiv.jp, DeepL