Forgetful inference in a sophisticated world model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Humans and other animals are able to discover underlying statistical structure in their environments and exploit it to achieve efficient and effective performance. However, such structure is often difficult to learn and use because it is obscure, involving long-range temporal dependencies. Here, we analysed behavioural data from an extended experiment with rats, showing that the subjects learned the underlying statistical structure, albeit suffering at times from immediate inferential imperfections as to their current state within it. We accounted for their behaviour using a Hidden Markov Model, in which recent observations are integrated with the recollections of an imperfect memory. We found that over the course of training, subjects came to track their progress through the task more accurately, a change that our model largely attributed to decreased forgetting. This ‘learning to remember’ decreased reliance on recent observations, which may be misleading, in favour of a longer-term memory. Author summary Humans and other animals possess the remarkable ability to find and exploit patterns and structures in their experience of a complex and varied world. However, such structures are often temporally extended and latent or hidden, being only partially correlated with immediate observations of the world. This makes it essential to integrate current and historical information, and creates a challenging statistical and computational problem. Here, we examine the behaviour of rats facing a version of this challenge posed by a brain-stimulation reward task. We find that subjects learned the general structure of the task, but struggled when immediate observations were misleading. We captured this behaviour with a model in which subjects integrated evidence from their observations together with a memory whose imperfections accounted for their errors. The subjects’ performance improved markedly over successive sessions, allowing them to overcome misleading observations. According to the model, this arose from a process of ‘learning to remember’ in which subjects became better at employing more reliable past observations to determine the hidden state of the world.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».