人間の視覚パズル解決におけるオンラインライブラリ学習

Abstract

新しい複雑な課題を学習するとき、人々は将来についての不確実性があるにもかかわらず、しばしば効率的な再利用可能な抽象化を形成し、その後の作業を簡略化します。本研究では、このプロセスを視覚パズル課題で調べます。参加者はヘルパー――反復する構造を捉える中間的な構成――を定義し、再利用します。オンライン実験では、参加者は難易度が増していくパズルを解きました。序盤では、人々は効率よりも網羅性を重視し、多くのヘルパーを作成しました。経験を積むにつれて、ヘルパーの使用はより選択的かつ効率的になり、再利用への感度とコストを反映しました。ヘルパーへのアクセスによって、参加者はそれ以外では難しい、あるいは不可能なパズルを解くことができました。計算論的モデリングは、人の意思決定時間と、パズルを完了するために用いられる操作回数が、ライブラリ学習を伴うプログラム帰納モデルによって推定された探索空間の大きさとともに増加することを示します。一方で、生のプログラム長は失敗は予測するものの、努力は予測しません。これらの結果は、オンラインのライブラリ学習が、人間の問題解決における中核的なメカニズムであることを示唆しています。すなわち、課題の要求が高まるにつれて、人々が抽象化を柔軟に構築し、洗練し、そして再利用できるようにするのです。