복잡한 게임에서의 비합리적인 인간 행동과 단순한 게임에서의 예측 가능성을 보여주는 하이브리드 모델
2025-07-09
프린스턴 대학교와 보스턴 대학교 연구진은 머신러닝을 사용하여 다양한 게임에서 인간의 전략적 의사결정을 예측했습니다. 인간의 의사결정을 기반으로 훈련된 심층 신경망은 플레이어의 선택을 높은 정확도로 예측했습니다. 고전적인 행동 모델과 신경망을 결합한 하이브리드 모델은 신경망 단독보다 성능이 뛰어났으며, 특히 게임의 복잡성의 영향을 포착하는 데 탁월했습니다. 이 연구는 단순한 게임에서는 인간의 행동이 더 예측 가능하지만 복잡한 게임에서는 비합리적으로 될 수 있음을 밝혔습니다. 이 연구는 인간의 의사결정 과정에 대한 새로운 통찰력을 제공하고, 보다 합리적인 선택을 촉진하기 위한 행동 과학적 개입 방안의 기반을 마련합니다.
(phys.org)
AI
의사결정 모델