シンプルさ理論

シンプルさ理論は、状況や出来事が人間の心にどのような魅力をもたらすかを説明しようとする認知理論です。行動科学者のニック・チャター[1]、コンピュータ科学者のポール・ヴィタニ[2]、心理学者のヤコブ・フェルドマン[3]、人工知能研究者のジャン＝ルイ・デサレス[4] [5] 、ユルゲン・シュミットフーバー[6]といった科学者による研究に基づいています。この理論は、興味深い状況は観察者にとって予想よりも単純に見えると主張しています。

概要

技術的には、単純さはコルモゴロフ複雑性の低下に対応し、これは観察者にとって状況の最短の記述が予想よりも短いことを意味します。例えば、22-23-24-25-26-27のような連続した宝くじの記述は、12-22-27-37-38-42のような典型的な宝くじの記述よりも大幅に短くなります。前者は最初の宝くじ番号の選択という1回のインスタンス化のみを必要としますが、後者は6回のインスタンス化を必要とします。

シンプルさ理論は、非典型性[7] 、距離、新しさ、または顕著性（場所、個人）[5]が興味深さにどのように影響するかについて、いくつかの定量的な予測を行っています。

形式化

シンプルさ理論の基本的な概念は、予想外性であり、予想される複雑さと観察される複雑さの差として定義されます。

あなた ＝ C 経験 − C 観測 。 {\displaystyle U=C_{\text{exp}}-C_{\text{obs}}.}

この定義は、ランダム性欠損の概念を拡張するものである。[7] ほとんどの文脈において、これは生成複雑性または因果複雑性に対応し、これは状況が存在するために「世界」において設定されなければならないすべてのパラメータの最小の記述である。宝くじの例では、生成複雑性は連続抽選と通常の抽選で同一であり（不正行為が想定されていない限り）、6つのインスタンス化に相当する。 C 経験 {\displaystyle C_{\text{exp}}}

単純性理論は、コルモゴロフ複雑性理論で提起された批判のほとんどを回避するために、（想像し得るあらゆる記述ではなく） 特定の観察者にとって利用可能な記述のみを考​​慮します。これにより、複雑性、ひいては予想外性は観察者に依存します。例えば、典型的なドローである12-22-27-37-38-42は、その組み合わせをプレイした人には非常に単純に見え、連続したドローよりもさらに単純に見えるでしょう。

確率との関連

アルゴリズム的確率はコルモゴロフ複雑性に基づいて定義される：[8]複雑な事象は単純な事象よりも確率が低い。複雑性と確率の関係は、確率尺度が驚き[7]と意外性[5]を測る場合には逆転する：単純な事象は複雑な事象よりも確率が低いように見える。意外性は主観的確率と次のよう に関連している。 あなた {\displaystyle U} P {\displaystyle P}

P ＝ 2 − あなた 。 {\displaystyle P=2^{-U}.}

この式の利点は、必ずしも代替案を知らなくても主観確率を評価できることです。（客観的）確率に対する古典的なアプローチは、事象の集合を考察します。なぜなら、完全に具体化された個々の事象が実際に発生した確率、そして世界で再び発生する確率は実質的にゼロだからです。主観確率は個々の事象に関係します。単純性理論は、ランダム性の欠如、つまり複雑性の低下に基づいて主観確率を測定します。この主観確率の概念は、事象そのものを指すのではなく、事象を唯一無二のものにしている要素を指します。

参考文献

  1. ^ Chater, N. (1999). 「シンプルさの探求：基本的な認知原理？」『季刊実験心理学ジャーナル』52(A), 273–302.
  2. ^ Chater, N. & Vitányi, P. (2003). 「シンプルさ：認知科学における統一原理か？」[認知科学の動向]、7(1)、19–22。
  3. ^ Feldman, J. (2004). 「単純なパターンはどれほど驚くべきものか？『ユーレカ！』の定量化」認知研究, 93, 199–224.
  4. ^ デサール、ジャン＝ルイ (2008)。La pertinence et ses は認知学の起源です。パリ：Hermes-Science Publications。ISBN 978-2-7462-2087-4。
  5. ^ abc Dessalles, J.-L. (2013). 「アルゴリズムの単純さと関連性」. DL Dowe (編)『アルゴリズムの確率とその仲間たち - LNAI 7070』, 119-130. ベルリン, D: Springer Verlag.
  6. ^ Schmidhuber, J. (1997). 「何が興味深いのか？」 ルガーノ、スイス：技術報告書IDSIA-35-97。
  7. ^ abc Maguire, P., Moser, P. & Maguire, R. (2019). 「ランダム性の中にパターンを見る：驚きの計算モデル」.認知科学トピックス, 11 (1), 103-118.
  8. ^ Solomonoff, RJ (1964). 「帰納的推論の形式理論」Information and Control , 7 (1), 1-22.
  • シンプル理論のチュートリアル
  • ユルゲン・シュミットフーバーの興味と低複雑性に関するページ
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