Notice bibliographique
Résumé
Theory of mind (ToM) is a great evolutionary achievement. It is a special intelligence that can assess not only one's own desires and beliefs, but also those of others. Whether it is uniquely human or not is controversial, but it is clear that humans are, at least, significantly better at ToM than any other animal. Economists and game theorists have developed sophisticated and powerful models of ToM and we provide a detailed summary of this here. This economic ToM entails a hierarchy of beliefs. I know my preferences, and I have beliefs (a probabilistic distribution) about your preferences, beliefs about your beliefs about my preferences, and so on. We then contrast this economic ToM with the theoretical approaches of neuroscience and with empirical data in general. Although this economic view provides a benchmark and makes useful suggestions about empirical tendencies, it does not always generate a close fit with the data. This provides an opportunity for a synergistic interdisciplinary production of a falsifiable theory of bounded rationality. In particular, a ToM that is founded on evolutionary biology might well be sufficiently structured to have predictive power, while remaining quite general. We sketch two papers that represent preliminary steps in this direction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».