A Computational Developmental Model of the Implicit False Belief Task
Notice bibliographique
Résumé
Do children understand that others have mental representations, for instance, mental representations of an object's location?This understanding, known as a representational Theory of Mind (ToM) has typically been studied using false-belief (FB) tasks.Standard, verbal FB tasks test whether a child can use protagonists' beliefs to say that they will search for objects where they last saw them.Whereas children under 3.5 years typically fail the task and expect protagonists to search where objects are (expectation consistent with an omniscient ToM), older children expect protagonists to search where they last saw the objects (expectation consistent with a representational ToM).Recently, 15-month-olds were shown to succeed at a visual, implicit version of the task.We present a sibling-descendant cascade-correlation connectionist model that learns to succeed at an implicit FB task.When trained on twice as many true-as false-belief trials, our model reproduced the omniscient-torepresentational transition observed in explicit tasks.That is, networks first had expectations consistent with an omniscient ToM, and after further training had expectations consistent with a representational ToM.Thus, our model predicts that infants may also go through a transition on the implicit task, and suggests that this transition may be due in part to people holding more true than false beliefs.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».