Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Towards a Formal Theory of the Need for Competence via Computational Intrinsic Motivation

Created by
  • Haebom

저자

Erik M. Lintunen, Nadia M. Ady, Sebastian Deterding, Christian Guckelsberger

개요

본 논문은 인공지능의 형식체계를 활용하여 자기결정이론(SDT) 내의 핵심 심리적 욕구인 '능력에 대한 욕구'를 계산적으로 모델링하는 방법을 제시합니다. SDT에서 제시되는 능력의 다양한 측면(효능감, 기술 활용, 과제 수행, 역량 성장)을 강화 학습 분야의 계산적 내적 동기(IM) 문헌에서 제시하는 다양한 형식체계를 통해 모델링하고, SDT가 명시적으로 다루지 않는 전제 조건들을 밝힙니다. 이를 통해 계산 모델이 내적 동기에 대한 이해를 향상시키는 방법을 보여주고, 이론 개발과 경험적 검증을 반복하는 이론 발전의 토대를 제공합니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
인공지능 형식체계를 활용하여 심리 이론을 명확하고 검증 가능하며 디지털 환경에 적용 가능하도록 형식화하는 방법을 제시합니다.
◦
자기결정이론(SDT) 내 '능력에 대한 욕구'의 다양한 측면을 강화학습 기반으로 계산적으로 모델링하여 이론적 이해를 심화시킬 수 있습니다.
◦
SDT가 명시적으로 다루지 않던 전제 조건들을 드러내어 이론적 빈틈을 메울 수 있습니다.
◦
이론 개발과 경험적 검증의 순환적 과정을 통해 심리 이론 발전에 기여할 수 있습니다.
•
한계점:
◦
제시된 계산 모델의 경험적 검증이 아직 이루어지지 않았습니다.
◦
본 연구는 SDT의 '능력에 대한 욕구'에만 초점을 맞추었으며, 다른 심리적 욕구나 동기 부여 이론에는 적용되지 않을 수 있습니다.
◦
특정 인공지능 형식체계에 의존하여 다른 접근법과의 비교 분석이 부족할 수 있습니다.
👍
Made with Slashpage