通过程序生成探究人类计划的层次结构

人类行为常被假定为层次化结构，由可分解为具体动作的抽象动作构成。然而，行为通常被测度为动作序列，这使其层次结构难以推断。在本文中，我们利用具有可观测层次表示的实验范式——参与者在具显式层次结构的语言中创建产生动作序列的程序——来探究人们如何形成层次化结构的计划。该任务使我们能检验人类行为的两个公认原则：效用最大化（即使用更少动作）与最小描述长度(minimum description length, MDL；即程序更短)。我们发现人类对两种度量均敏感，但两类解释均未能预测人类所创程序的一个定性特征，即人们偏好具复用性的程序，超出MDL的预测。我们通过将MDL解释扩展为程序的生成模型来形式化这一复用偏好，将层次选择建模为关于动作的语法归纳。我们的解释能说明复用偏好并更好预测人类行为，超越简单的可压缩性解释，凸显指导层次化计划的原则。