Palabras clave
Bucket Brigade
Homo-economicus
Pensamiento sesgado
Equilibrio de Nash
Equilibrio de subjuego perfecto
Óptimo de pareto
Cómo citar
Resumen
En esta investigación se han desarrollado diseños experimentales del juego del ultimátum con agentes inteligentes artificiales con el rol de jugadores, incluyendo distintos sesgos: altruismo, envidia y pensamiento justo. Se ha utilizado aprendizaje por refuerzo y bucket brigade para programar los jugadores en python, nuestro método nos otorga un pensamiento racional evolutivo por como los jugadores actualizan sus posibles estrategias basado en los resultados de las rondas previas. Mediante simulaciones y comparación de comportamientos se han estudiado las siguientes preguntas: ¿Llega la inteligencia artificial a un equilibrio de subjuego perfecto en el experimento del juego del ultimátum? ¿Cómo se comportaría la inteligencia artificial en el experimento del juego del ultimátum si se le incluye un pensamiento sesgado? Este análisis exploratorio ha llegado a un importante resultado: la inteligencia artificial por sí sola no llega a un equilibrio de subjuegos perfecto. Por otro lado, se demostró que los diseños experimentales de los jugadores con sesgo convergen a un equilibrio rápidamente. Por último, se demostró que los jugadores con sesgo de envidia se comportan igual que los que tienen sesgo de altruismo.
Referencias
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