Inferential Learning of Serial Order of Perceptual Categories by Rhesus Monkeys ( <i>Macaca mulatta</i> )
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Category learning in animals is typically trained explicitly, in most instances by varying the exemplars of a single category in a matching-to-sample task. Here, we show that rhesus macaques can learn categories by a transitive inference paradigm in which novel exemplars of five categories were presented throughout each training session. Instead of requiring decisions about a constant set of repetitively presented stimuli, we studied the macaque’s ability to determine the relative order of multiple exemplars of particular stimuli that were rarely repeated. Ordinal decisions generalized both to novel stimuli and, as a consequence, to novel pairings. Thus, we showed that rhesus monkeys could learn to categorize on the basis of implied ordinal position, and that they could then make inferences about category order. Our results challenge the plausibility of association models of category learning and broaden the scope of the transitive inference paradigm. Significance Statement The cognitive abilities of non-human animals are of enduring interest to scientists and the general public because they blur the dividing line between human and non-human intelligence. Categorization and sequence learning are highly abstract cognitive abilities each in their own right. This study is the first to provide evidence that visual categories can be ordered serially by macaque monkeys using a behavioral paradigm that provides no explicit feedback about category or serial order. These results strongly challenge accounts of learning based on stimulus-outcome associations.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».