Explanation-based Belief Revision: Moving Beyond Minimalism to Explanatory Understanding

在信念修正中，当代理人接收到与其信念相冲突的新信息时，通常会修改其信念。大多数信念修正框架背后的指导原则是极简主义，它主张对现有信念进行最小化的更改。然而，极简主义可能无法捕捉到人类代理人重新评估和修改其信念的微妙方式。相反，解释假设表明，人们本能地寻求不一致性的解释，因此在修正信念时，他们努力实现解释的一致性，而不是最小化更改。我们在本文中的贡献有两个方面。受解释假设的启发，我们首先提出了一种新颖但简单的信念修正算子，称为基于解释的信念修正。给定信念基础和一个解释，该算子可以以不一定最小化的方式修正信念基础，同时保留解释的一致性。其次，我们进行了两项人类主体研究，以实证验证我们的方法，并调查现实情境中的信念修正行为。我们的研究结果支持解释假设，并提供了人们在解决不一致性时采用的策略的见解。

解决问题：论文试图探究人类信念修正的行为模式，验证解释假设并提出新的信念修正方法。

关键思路：论文提出了一种基于解释的信念修正算子，以解释一致性为导向，而不是最小化变化。这种方法能更好地反映人类修正信念的方式。

其他亮点：论文进行了两项人类实验，验证了解释假设并提出的方法能更好地解释人类信念修正的行为模式。实验使用了不同的数据集和情境，并提供了开源代码。

相关研究：在信念修正领域，已经有一些相关研究，例如：Belief Revision Theory和AGM理论。