Complexity and limited ability have profound effect on how we learn and make decisions under uncertainty. Using the theory of finite automaton to model belief formation, this paper studies the characteristics of optimal learning behavior in small and big worlds, where the complexity of the environment is low and high, respectively, relative to the cognitive ability of the decision maker. Optimal behavior is well approximated by the Bayesian benchmark in very small world but is more different as the world gets bigger. In addition, in big worlds, the optimal learning behavior could exhibit a wide range of well-documented non-Bayesian learning behavior, including the use of heuristics, correlation neglect, persistent over-confidence, inattentive learning, and other behaviors of model simplification or misspecification. These results establish a clear and testable relationship among the prominence of non-Bayesian learning behavior, complexity, and cognitive ability.


翻译:复杂性和有限能力对我们在不确定性下学习和做出决策有着深远的影响。本文使用有限自动机理论来模拟信念形成,研究决策者在相对于其认知能力较低和较高的小世界和大世界中最优学习行为的特征。在非常小的世界中,最优行为可很好地接近贝叶斯基准;然而随着世界变得越来越大,最优行为会有更大差异。此外,在大世界中,最优学习行为可能会展现出一系列已有文献证实的非贝叶斯学习行为,包括使用启发式,忽略相关性,持久的自信,疏忽的学习和模型简化或错误等行为。这些结果建立了非贝叶斯学习行为、复杂性和认知能力之间的明确且可测试的关系。

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