A reverse Turing-test for predicting social deficits in people with Autism
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Social symptoms of autism spectrum disorder (ASD) are typically viewed as consequences of an impaired Theory of Mind, i.e. the ability to understand others’ covert mental states. Here, we test the assumption that such “mind blindness” may be due to the inability to exploit contextual knowledge about, e.g., the stakes of social interactions, to make sense of otherwise ambiguous cues (e.g., idiosyncratic responses to social competition). In this view, social cognition in ASD may simply reduce to non-social cognition, i.e. cognition that is not informed by the social context. We compared 24 adult participants with ASD to 24 neurotypic participants in a repeated dyadic competitive game against artificial agents with calibrated mentalizing sophistication. Critically, participants were framed to believe that they were competing against humans (social framing) or not (non-social framing), hence the “reverse Turing test”. In contrast to control participants, the strategy of people with ASD is insensitive to the game’s framing, i.e. they do not constrain their understanding of others’ behaviour with the contextual knowledge about the game (cf. competitive social framing). They also outperform controls when playing against simple agents, but are outperformed by them against recursive algorithms framed as human opponents. Moreover, computational analyses of trial-by-trial choice sequences in the game show that individuals with ASD rely on a distinctive cognitive strategy with subnormal flexibility and mentalizing sophistication. These computational phenotypes yield 79% diagnosis classification accuracy and explain 62% of the severity of social symptoms in people with ASD.
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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 | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».