.png){kind=icon}
返回
Looking deeper into the algorithms underlying human planning
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.tics.2025.06.006.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
人类具有形成复杂多步计划的能力。现实世界环境通常需要通过模拟与可用行动相关的未来结果来做出良好决策。决策树搜索已作为认知科学中建模人类计划的主要计算框架出现。因此，规划中所涉及的各种机制已被识别，并出现了规范方法来探讨人们如何在前瞻性思考时高效利用认知资源。人工智能已开发出用于解决大状态空间规划问题的强大算法，这些创新可以用来更深入地理解人们如何在评估每条行动方案不可行的情况下进行规划。
Keyword:
planning
decision tree search
cognitive resources
mental simulation
artificial intelligence
期刊
IF:
17.2
论文数:
3.6K
被引数:
3.5W
机构
引用论文
Model-Based Influences on Humans' Choices and Striatal Prediction Errors基于模型对人类选择和纹状体预测误差的影响.png)
NEURON
OAAI
NEURONIF15
OAAI分享收藏Chronic Exposure to Methamphetamine Disrupts Reinforcement-Based Decision Making in Rats长期接触甲基苯丙胺会破坏大鼠基于强化的决策OAAI
OAAI分享收藏Approach and Avoidance Goals and Plans: Their Relationship to Anxiety and Depression接近和回避目标和计划: 它们与焦虑和抑郁的关系
PREAI
分享收藏The learning of prospective and retrospective cognitive maps within neural circuits神经回路中前瞻性和回顾性认知图的学习NEURONOAAI
NEURONIF15
OAAI分享收藏Bonsai Trees in Your Head: How the Pavlovian System Sculpts Goal-Directed Choices by Pruning Decision Trees你头脑中的盆景树: 巴夫洛夫系统如何通过修剪决策树来塑造目标导向的选择OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容