cognitive biases | BriefGPT

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从用户日志中个性化检测认知偏差：对锚定和新近偏差的探索
本文提出了一种基于机器学习的个性化方法，用以检测网站用户在使用过程中表现出的两种认知偏见 - 锚定偏见和最新偏见。此方法建立在认知心理学两个基本原则的基础之上，并使用修改后的注意力网络进行培训，通过解释引导注意力的方式来区分这两种认知偏见。
PDF2 years ago
快与慢的决策：认知偏见在 AI 辅助决策中的作用
利用认知科学的知识建立数学模型并提供了一个普遍的框架，用于理解认知偏差和人工智能精度之间的相互作用，特别是锚定偏差，通过一项有效的时间分配策略，成功提高了人工智能的协作性能。
PDF4 years ago
AAAI数据模糊性和认知偏差对机器学习模型在人道主义决策中可解释性的影响
本研究旨在研究数据模棱两可和认知偏差对机器学习算法在人道主义决策中可解释性的影响。
PDF5 years ago
IJCAI将基于人工智能的决策制定与非理性人类行为调和：一种量子概率方法
使用量子理论的数学框架，建立一种建模框架来解释和预测认知偏差，在智能系统与人类互动中实现更好的人机交互。
PDF6 years ago
认知偏差可能对基于规则的机器学习模型解释的影响综述
讨论机器学习模型的可解释性应当从认知科学的角度考虑，并探讨认知偏差对于人类理解基于数据挖掘发现的逻辑规则的可解释机器学习模型的影响，提出算法设计师可以采取的去偏执技巧。该综述旨在弥合认知心理学和机器学习之间的差距，但需要进一步关注机器学习领
PDF6 years ago
欺诈游戏
本研究使用 VGDL 设计了一系列谎言游戏，研究了它们如何利用认知偏见欺骗 AI 代理，发现所有被测试的代理都容易受到几种欺骗，并表示我们可以使用这些游戏来评估 AI 算法的能力和评估游戏的谎言行为。
PDF6 years ago
人工智能中的解释性：来自社会科学的见解
该论文提出，可从解释生成、选择、评估和呈现的人类认知偏见和社会期望中借鉴人类解释行为，以推进可解释的人工智能领域，并回顾了哲学、认知心理学、社会心理学等相关领域的研究成果。
PDF7 years ago