L'effetto duale dell'incertezza sull'esplorazione: volatilità vs stocasticità

Uno studio recente pubblicato su arXiv (2605.19215) indica che diversi tipi di incertezza influenzano l'esplorazione nel processo decisionale adattivo in modi contrastanti. In particolare, mentre sia la volatilità (lo spostamento graduale degli stati di ricompensa latenti) che la stocasticità (osservazioni inconsistenti) aumentano l'incertezza a posteriori, la volatilità in realtà potenzia l'esplorazione ottimale, mentre la stocasticità la riduce. Gli autori estendono il quadro dell'indice di Gittins per adattarsi a banditi gaussiani a stati spaziali con dinamiche latenti, introducendo CAUSE (Cause-Aware Uncertainty-Sensitive Exploration), un bonus di esplorazione in forma chiusa derivato dal controllo-come-inferenza che mantiene proprietà monotone simili. Questa ricerca sfida le convinzioni precedenti secondo cui tutte le forme di incertezza incoraggiano uniformemente l'esplorazione, sottolineando l'importanza di distinguere tra diversi tipi di incertezza sia nei contesti biologici che in quelli dell'intelligenza artificiale.