Design of AI taking mistakes with cognitive bias

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  • 認知バイアスを用いた「ミスをする」AI の設計

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人間はタスクを実行する際に，しばしば最適解以外の行動，つまりミスを犯す．言い換えると，行動の中でミスをすることは人間らしい行為と言える．そのため，ある特定のタスクを実行するエージェントに認知バイアスによるミスを実装し，人間らしい AI の設計を試みる．本研究では，タスクを将棋に設定し，将棋で起こりうる認知バイアスを分析した．分析の結果から，直近効果が将棋に作用していることが分かった．今後は直近効果を実装した将棋 AI を用いて，定性的な実験を行う．

When performing task, Human often do suboptimal behavior, or mistakes. In other words, Taking mistakes in perform is a human-like behavior. Therefore, we design a human-like AI by implementing mistakes caused by cognitive biases in agents that perform a certain task. In this study, We set shogi as task, and we analyzed what the possible cognitive biases in shogi were. As a result, it was found that recency effect is working in shogi. In the future, we will conduct qualitative experiments using a Shogi AI that implements the recency effect.

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