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Enregistrement W2530290791 · doi:10.1038/srep34615

On The Evolutionary Origin of Symbolic Communication

2016· article· en· W2530290791 sur OpenAlexafffund
Paul Grouchy, G.M.T. D’Eleuterio, Morten H. Christiansen, Hod Lipson

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of TorontoGovernment of OntarioCompute Canada
Mots-clésSymbolic communicationHomo sapiensRobotComputer scienceSelection (genetic algorithm)The SymbolicChannel (broadcasting)CognitionCommunicationArtificial intelligenceTheoretical computer scienceBiologyPsychologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of symbolic communication is often cited as a critical step in the evolution of Homo sapiens, language, and human-level cognition. It is a widely held assumption that humans are the only species that possess natural symbolic communication schemes, although a variety of other species can be taught to use symbols. The origin of symbolic communication remains a controversial open problem, obfuscated by the lack of a fossil record. Here we demonstrate an unbroken evolutionary pathway from a population of initially noncommunicating robots to the spontaneous emergence of symbolic communication. Robots evolve in a simulated world and are supplied with only a single channel of communication. When their ability to reproduce is motivated by the need to find a mate, robots evolve indexical communication schemes from initially noncommunicating populations in 99% of all experiments. Furthermore, 9% of the populations evolve a symbolic communication scheme allowing pairs of robots to exchange information about two independent spatial dimensions over a one-dimensional channel, thereby increasing their chance of reproduction. These results suggest that the ability for symbolic communication could have emerged spontaneously under natural selection, without requiring cognitive preadaptations or preexisting iconic communication schemes as previously conjectured.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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