Emergent Synergistic Grasp-Like Behavior in a Visuomotor Joint Action Task: Evidence for Internal Forward Models as Building Blocks of Human Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Central to the mechanistic understanding of the human mind is to clarify how cognitive functions arise from simpler sensory and motor functions. A longstanding assumption is that forward models used by sensorimotor control to anticipate actions also serve to incorporate other people’s actions and intentions, and give rise to sensorimotor interactions between people, and even abstract forms of interactions. That is, forward models could aid core aspects of human social cognition. To test whether forward models can be used to coordinate interactions, here we measured the movements of pairs of participants in a novel joint action task. For the task they collaborated to lift an object, each of them using fingers of one hand to push against the object from opposite sides, just like a single person would use two hands to grasp the object bimanually. Perturbations of the object were applied randomly as they are known to impact grasp-specific movement components in common grasping tasks. We found that co-actors quickly learned to make grasp-like movements with grasp components that showed coordination on average based on action observation of peak deviation and velocity of their partner’s trajectories. Our data suggest that co-actors adopted pre-existing bimanual grasp programs for their own body to use forward models of their partner’s effectors. This is consistent with the long-held assumption that human higher-order cognitive functions may take advantage of sensorimotor forward models to plan social behaviour.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».