改变主意的变分代价
人工智能
2025-09-23 v1 信息论
math.IT
摘要
人类心智能够取得非凡的成就，但它常常与自己作对。即使面对矛盾的证据，它也会积极捍卫自己珍视的信念，便利地解释信息以符合期望的叙事，并有选择地搜索或回避信息以满足各种目的。尽管这些行为偏离了信念更新的常见规范标准，但我们认为这些"偏见"并非固有的认知缺陷，而是对与修正信念相关的重大实用和认知代价的适应性反应。本文引入了一个形式化框架，旨在建模这些代价对我们信念更新机制的影响。我们将信念更新视为一种有动机的变分决策，其中智能体权衡信念的感知"效用"与采用新信念状态所需的信息代价，后者由先验到变分后验的Kullback-Leibler散度来量化。我们进行了计算实验，证明该资源理性模型的简单实例可以用于定性模拟常见的人类行为，包括确认偏见和态度极化。通过这样做，我们建议该框架为更全面地理解信念变化的动机贝叶斯力学迈出了步伐，并为预测、补偿和纠正期望信念更新过程中的偏差提供了实用见解。
引用
@article{arxiv.2509.17957,
title = {On the Variational Costs of Changing Our Minds},
author = {David Hyland and Mahault Albarracin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.17957},
year = {2025}
}
备注
Accepted as a full paper at the 6th International Workshop on Active Inference