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Enregistrement W1644872101 · doi:10.48550/arxiv.1405.0041

Evolving useful delusions: Subjectively rational selfishness leads to objectively irrational cooperation

2014· preprint· en· W1644872101 sur OpenAlexfundno aff
Artem Kaznatcheev, Marcel Montrey, Thomas R. Shultz

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEvolutionary Game Theory and Cooperation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSelfishnessIrrational numberRationalityPerceptionPerspective (graphical)DilemmaSocial psychologyPrisoner's dilemmaPsychologyEvolutionary game theorySocial dilemmaEpistemologyGame theoryCognitive psychologyPositive economicsComputer scienceEconomicsMicroeconomicsArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a framework within evolutionary game theory for studying the distinction between objective and subjective rationality and apply it to the evolution of cooperation on 3-regular random graphs. In our simulations, agents evolve misrepresentations of objective reality that help them cooperate and maintain higher social welfare in the Prisoner's dilemma. These agents act rationally on their subjective representations of the world, but irrationally from the perspective of an external observer. We model misrepresentations as subjective perceptions of payoffs and quasi-magical thinking as an inferential bias, finding that the former is more conducive to cooperation. This highlights the importance of internal representations, not just observed behavior, in evolutionary thought. Our results provide support for the interface theory of perception and suggest that the individual's interface can serve not only the individual's aims, but also society as a whole, offering insight into social phenomena such as religion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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