Ein realistischer Ansatz für die Entscheidungsfindung

Wenn Leute Entscheidungen treffen, denken sie oft, dass sie alle möglichen Ergebnisse durchdenken und die beste Wahl treffen können. Diese Vorstellung, genannt logische Omniscience, legt nahe, dass eine Person alle relevanten Fakten bestimmen und alle nötigen Berechnungen anstellen kann. Diese Annahme ist jedoch unrealistisch. In vielen realen Situationen, wie beim Wetten auf unsichere Ereignisse oder beim Planen komplexer Aufgaben, ist es unmöglich, jedes Detail zu berücksichtigen.

In diesem Papier diskutieren wir einen realistischeren Ansatz für die Entscheidungsfindung. Anstatt davon auszugehen, dass Individuen alles wissen, konzentrieren wir uns auf die, die wiederholt Entscheidungen treffen. Wir definieren eine neue Theorie der rationalen Entscheidungsfindung, die nicht auf dem Gedanken basiert, alles zu wissen, sondern darauf, vernünftige Entscheidungen basierend auf Erfahrung und Lernen zu treffen.

#Die Mängel der logischen Omniscience

Viele traditionelle Theorien der rationalen Entscheidungsfindung, besonders die, die auf bayesischen Prinzipien basieren, hängen von der Idee ab, dass Individuen logisch omniscient sein können. Das bedeutet, sie können alle logischen Aussagen, die für ihre Entscheidungen relevant sind, genau bewerten. In der Praxis ist das jedoch oft zu schwierig oder sogar unmöglich.

In realen Szenarien stossen Individuen auf Probleme, die erhebliche Rechenressourcen erfordern. Zum Beispiel kann es unmöglich sein, die richtige Ziffer in einer langen Zahlenreihe zu bestimmen, aufgrund von Zeit- oder Ressourcenbeschränkungen. Ausserdem, wenn die Umgebung Informationen über die Person enthält, wie deren eigenes Verhalten, führt das zu Widersprüchen in diesen Theorien.

Ein grosser Teil der Entscheidungsfindung geschieht in Situationen, in denen zwei oder mehr rationale Akteure miteinander interagieren. Hier hängen die Entscheidungen jedes Einzelnen nicht nur von ihrem Verständnis der Situation ab, sondern auch davon, was sie glauben, dass andere tun werden.

#Ein praktischer Ansatz zur Entscheidungsfindung

Um die Grenzen der logischen Omniscience zu adressieren, schlagen wir eine Theorie der begrenzten induktiven Rationalität (BRIA) vor. Diese Theorie ermöglicht die Entscheidungsfindung ohne allumfassendes Wissen.

Wir betrachten Akteure, die wiederholt Entscheidungen treffen, sei es durch Wetten oder Spielen von Spielen. Unter unserem Rahmenwerk verlangen wir, dass diese Akteure wiederholt verschiedene Ideen testen, wie sie ihre Entscheidungen basierend auf vergangenen Erfahrungen treffen können. Wenn sich eine Idee als erfolgreich erweist, sollte der Akteur diese Strategie öfter anwenden.

#Der Lernprozess

In unserem Rahmenwerk stellen wir fest, dass begrenzt rationale Akteure jede umsetzbare Hypothese unendlich oft bewerten sollten. Sie sollten an den Hypothesen festhalten, die zuverlässig sind und hohe Belohnungen bieten. Unsere Theorie zeigt, dass Akteure, die diesen Ansatz verfolgen, nützliche Eigenschaften entwickeln, wie das Lernen, Zufälligkeit zu schätzen und Entscheidungen basierend auf erwarteten Ergebnissen zu treffen.

Wenn ein Akteur beispielsweise eine Reihe von Entscheidungen hat, bei denen eine Option mindestens eine bestimmte Auszahlung garantiert, lernen sie, diese Option häufiger zu wählen.

#Interaktionen zwischen Akteuren

Ein wesentlicher Teil unserer Forschung beschäftigt sich damit, wie Akteure miteinander interagieren. Wir beweisen, dass begrenzt rationale Akteure zu Strategien konvergieren können, die ihnen Vorteile verschaffen, wenn sie gegen andere konkurrieren. Diese Idee ist ähnlich wie Kooperation in Spielen wie dem Gefangenendilemma, wo jeder Spieler sein Ergebnis verbessern kann, indem er zusammenarbeitet.

#Die Struktur der Entscheidungsfindung

Der Kern unserer Theorie ist eine Richtlinie für rationale Entscheidungsfindung. Wir sagen, dass Akteure kontinuierlich verschiedene Hypothesen über ihre Entscheidungen testen müssen. Wenn eine Hypothese konstant höhere Belohnungen verspricht als die eigene Schätzung des Akteurs, sind sie verpflichtet, diese Hypothese regelmässig zu testen.

Akteure werden als Folgen von Entscheidungen definiert, die auf bestehenden Optionen und den aus diesen Entscheidungen erhaltenen Belohnungen basieren. Diese Struktur hilft uns, zu analysieren, wie Akteure im Laufe der Zeit Entscheidungen treffen können.

#Herausforderungen in der Entscheidungsfindung

Viele komplexe Herausforderungen treten auf, wenn man versucht, Entscheidungen basierend auf logischer Omniscience zu treffen. Wenn zwei Optionen beispielsweise von der eigenen Wahl des Akteurs abhängen, entstehen Widersprüche. Ein einfaches Beispiel: Wenn ein Akteur zwischen zwei Alternativen wählen muss, und eine dieser Optionen basierend auf der getroffenen Wahl bezahlt, entsteht Verwirrung darüber, welche die beste Wahl ist.

Unsere Arbeit betont die Notwendigkeit, in der Entscheidungsfindung nicht auf kontrafaktische Behauptungen zu vertrauen. Stattdessen konzentrieren wir uns einzig auf beobachtbare Handlungen und die erhaltenen Belohnungen und umgehen so die potenziellen Widersprüche, die aus Annahmen über nicht gewählte Optionen entstehen.

#Das Rationalitätskriterium

Wir führen spezifische Kriterien ein, die einen begrenzt rationalen Akteur ausmachen. Dazu gehören:

1. Keine Überschätzung: Akteure sollten ihre Belohnungen nicht konstant überschätzen. Dadurch wird sichergestellt, dass ihre Prognosen der Realität so nah wie möglich kommen.

2. Testen von Hypothesen: Akteure müssen regelmässig Hypothesen testen, die behaupten, höhere Belohnungen als ihre eigenen Schätzungen zu bieten. Das stellt sicher, dass sie flexibel bleiben und neue Informationen aufnehmen.

3. Adaptives Lernen: Der Rationalitätsrahmen verlangt, dass Akteure aus ihren Erfahrungen lernen und ihre Strategien im Laufe der Zeit basierend auf dem Erfolg oder Misserfolg vergangener Entscheidungen anpassen.

#Konstruktion von Entscheidungsagenten

Um unsere Theorie umzusetzen, definieren wir, wie Akteure gebaut werden können, um unsere Kriterien zu erfüllen. Wir führen einen Algorithmus ein, der es Akteuren ermöglicht, auf Hypothesen zu bieten und Aktionen basierend auf dem höchsten Gebot auszuwählen. Dieser Mechanismus stellt sicher, dass Akteure diejenigen Hypothesen priorisieren, die sich in früheren Runden als erfolgreich erwiesen haben.

#Die Vorhersagekraft der Theorie

Unser Rahmenwerk bietet eine robuste Grundlage zum Verständnis der Entscheidungsfindung in verschiedenen Kontexten. Durch die Anwendung unserer Kriterien kann erwartet werden, dass Akteure zu Entscheidungen konvergieren, die die höchsten Belohnungen bringen, unabhängig von den spezifischen Details des Entscheidungsproblems.

#Vorteile des Ansatzes

Die Umsetzung von BRIA ermöglicht es Akteuren, sich effektiv an wiederholte Entscheidungsprobleme anzupassen. Indem sie kontinuierlich lernen und ihre Strategien basierend auf vergangenen Leistungen anpassen, können Akteure die Grenzen traditioneller Entscheidungstheorien überwinden.

Darüber hinaus eröffnet unser Ansatz Möglichkeiten zur Untersuchung komplexer Situationen, wie sie in strategischen Interaktionen zwischen mehreren rationalen Akteuren vorkommen. Dies kann zu einem besseren Verständnis von Kooperation und Wettbewerb in verschiedenen Kontexten führen.

#Fazit

Zusammengefasst bietet die Theorie der begrenzten induktiven Rationalität einen realistischeren Rahmen für die Entscheidungsfindung. Indem wir die Grenzen des Wissens anerkennen und uns darauf konzentrieren, aus Erfahrungen zu lernen, präsentieren wir eine Methode, die es rationalen Akteuren ermöglicht, effektiv durch komplexe Entscheidungsumgebungen zu navigieren.

#Implikationen für zukünftige Forschung

Die in diesem Papier diskutierten Konzepte können als Grundlage für zukünftige Studien in der Entscheidungstheorie, Spieltheorie und verwandten Bereichen dienen. Durch die Verfeinerung unseres Verständnisses von begrenzter Rationalität können wir bessere Systeme für die Entscheidungsfindung entwickeln und das Verhalten von Akteuren in verschiedenen praktischen Szenarien analysieren.

#Letzte Gedanken

Zu erkennen, dass Individuen kein unendliches Wissen besitzen, ist entscheidend für die Entwicklung valider Entscheidungsstrategien. Indem wir uns auf begrenzte Rationalität konzentrieren, können wir ein genaueres Bild davon schaffen, wie Akteure in komplexen Umgebungen handeln, was zu effektiveren Strategien für verschiedene Anwendungen führt.