ハイブリッドモデルが明らかにした、複雑なゲームにおける人間の非合理的な行動と単純なゲームにおける予測可能性
2025-07-09
プリンストン大学とボストン大学の研究者たちは、機械学習を用いて様々なゲームにおける人間の戦略的決定を予測しました。人間の決定に基づいて訓練された深層ニューラルネットワークは、プレイヤーの選択を高精度で予測しました。古典的な行動モデルとニューラルネットワークを組み合わせたハイブリッドモデルは、ニューラルネットワーク単体よりも優れた性能を示し、特にゲームの複雑性の影響を捉えることに優れていました。この研究は、単純なゲームでは人間の行動がより予測可能である一方、複雑なゲームでは非合理的になることを明らかにしました。この研究は、人間の意思決定プロセスに対する新たな知見を提供し、より合理的な選択を促進するための行動科学的介入策の基礎を築きます。
(phys.org)
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