プラグマティックシグナリングゲームにおけるリソース合理的パフォーマンスのためのACT-Rモデル

グライス流の伝統において、プラグマティックな能力は社会的推論の一般的な人間の能力の一部です。実際、アドホックな含意を伴うシグナリングゲームにおける人間のパフォーマンスは、理想的な合理的相互作用のモデルと一致することがあります。しかし、そのような実験では、個人差が社会的推論とは無関係なものに起因しているため、理想的なモデルに比べて人間が得る含意がはるかに少ないこともわかっています。本論文では、これらのパターンが、個人がそれぞれの戦略のリソース要求と成功率を考慮に入れた解釈のさまざまな戦略から選択することによって、コアな社会的能力のリソース合理的な展開から生じる可能性があるかどうかを考察します。ACT-Rの認知アーキテクチャにおけるこのリソース合理的パフォーマンスのモデルを構築します。これまでの知識では、これらのタスクにおけるパフォーマンスのための初の機械的モデルであり、2つのモデル実験にわたる多試行シグナリングゲームにおけるその予測を検討します。このモデルは、人間のデータにおける重要なパターンを再現し、これらのタスクにおけるリソース合理性の役割の初期の概念証明を提供し、プラグマティックな推論における個人差を理解するための新しい道を開きます。