我不想现在去考虑它：代价高昂的决策理论
摘要：决策过程中计算发挥着重要作用。即使一个代理者愿意给所有状态分配概率和所有结果分配效用，并最大化期望效用，这样做可能会带来严重的计算问题。此外，计算给定行为的结果可能会很困难。在一篇伴随论文中，我们建立了一个包含高成本计算的博弈论框架，其中选择对象是图灵机。在这里，我们将这个框架应用于决策理论。我们展示了一些众所周知的现象，例如第一印象偏见（即人们倾向于给予他们早期听到的证据更多的重视），信念极化（两个具有不同先验信念的人听到同样的证据后，可能得出完全相反的结论），以及现状偏见（人们更有可能坚持已经拥有的东西），可以在该框架中轻松捕捉到。最后，我们利用该框架定义了一些新概念：计算信息价值（信息价值的计算变体）和计算对话的价值。
作者：Joseph Y. Halpern and Rafael Pass
论文ID：1106.2657
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2011-06-15