Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I investigate a connection between a common characterisation of freedom and how uncertainty is managed in a Bayesian hierarchical model. To do this, I consider a distributed factorization of a group's optimization of free energy, in which each agent is attempting to align with the group and with its own model. I show how this can lead to equilibria for groups, defined by the capacity of the model being used, essentially how many different datasets it can handle. In particular, I show that there is a "sweet spot" in the capacity of a normal model in each agent's decentralized optimization, and that this "sweet spot" corresponds to minimal free energy for the group. At the sweet spot, an agent can predict what the group will do and the group is not surprised by the agent. However, there is an asymmetry. A higher capacity model for an agent makes it harder for the individual to learn, as there are more parameters. Simultaneously, a higher capacity model for the group, implemented as a higher capacity model for each member agent, makes it easier for a group to integrate a new member. To optimize for a group of agents then requires one to make a trade-off in capacity, as each individual agent seeks to decrease capacity, but there is pressure from the group to increase capacity of all members. This pressure exists because as individual agent's capacities are reduced, so too are their abilities to model other agents, and thereby to establish pro-social behavioural patterns. I then consider a basic two-level (dual process) Bayesian model of social reasoning and a set of three parameters of capacity that are required to implement such a model. Considering these three capacities as dependent elements in a free energy minimization for a group leads to a "sweet surface" in a three-dimensional space defining the triplet of parameters that each agent must use should they hope to minimize free energy as a group. Finally, I relate these three parameters to three notions of freedom and equality in human social organization, and postulate a correspondence between freedom and model capacity. That is, models with higher capacity, have more freedom as they can interact with more datasets.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».