A cultural evolutionary model for artifact capabilities
Notice bibliographique
Résumé
The use of tools or artifacts is essential to the human race and has been the subject of recent research in Artificial Intelli-gence. How individual agents acquire these capabilities and how they evolve can be considered vital steps towards under-standing complex group capabilities. In a previous study, we designed and implemented an extended version of a theoret-ical model for artifact capability that accommodated biolog-ical evolution and learning via exploratory methods. Histor-ical knowledge and genetic algorithms were combined with learning techniques to build agents that could learn either in-dividually from observations of their own behaviour or so-cially by observation from a distance. In this study, we in-corporate a collaborative form of cultural learning into the model in an effort to enhance the artifact capability-learning agents. This is accomplished via the design of a cultural evo-lutionary model that utilizes genetic and cultural algorithms to complement the cognitive abilities of the agents. Learning agents belonging to a social network cooperate with and ben-efit from each other by sharing individual experiences. Re-sults obtained from the multi-agent simulation implementa-tion confirm the efficiency of social learning over individual learning and demonstrate the benefits of cultural over biolog-ical evolution. They also suggest that as artifacts get more complex, social agents learning via cultural influence outper-form those learning by observation from a distance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».