基于注意力感知的逆规划方法估计认知偏差
人工智能
2025-10-31 v1
摘要
个体的目标导向行为受到认知偏差的影响，与此交互的自主系统应当注意到这一点。例如，个体对环境中物品的注意力会以系统性方式偏置，从而影响日常任务的执行，如开车上班。本文建立在计算认知科学的最新研究基础上，正式阐述了注意力感知逆规划问题，其中目标是从个体行为中估计其注意力偏差。我们展示了注意力感知逆规划如何系统性地区别于标准逆强化学习，以及如何从行为中推断认知偏差。最后，我们提出了一种将深度强化学习与计算认知建模相结合的注意力感知逆规划方法。我们使用该方法从 Waymo 开放数据集中选取的真实驾驶场景中，推断出强化学习智能体的注意力策略，展示了使用注意力感知逆规划估计认知偏差的可扩展性。
引用
@article{arxiv.2510.25951,
title = {Estimating cognitive biases with attention-aware inverse planning},
author = {Sounak Banerjee and Daphne Cornelisse and Deepak Gopinath and Emily Sumner and Jonathan DeCastro and Guy Rosman and Eugene Vinitsky and Mark K. Ho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.25951},
year = {2025}
}