Plans or Outcomes: How do we attribute intelligence to others?
Notice bibliographique
Résumé
Humans routinely make inferences about both the contents and the workings of other minds based on observed actions. People consider what others want or know, but also how intelligent, rational, or attentive they might be. Here, we introduce a new methodology for quantitatively studying the mechanisms people use to attribute intelligence to others based on their behavior. We focus on two key judgments previously proposed in the literature: judgments based on observed outcomes (you're smart if you won the game), and judgments based on evaluating the quality of an agent's planning that led to their outcomes (you're smart if you made the right choice, even if you didn't succeed). We present a novel task, the Maze Search Task (MST), in which participants rate the intelligence of agents searching a maze for a hidden goal. We model outcome-based attributions based on the observed utility of the agent upon achieving a goal, with higher utilities indicating higher intelligence, and model planning-based attributions by measuring the proximity of the observed actions to an ideal planner, such that agents who produce closer approximations of optimal plans are seen as more intelligent. We examine human attributions of intelligence in 3 experiments that use MST, and find that participants used both outcome and planning as indicators of intelligence. However, observing outcome was not necessary, and participants still made planning-based attributions of intelligence when the outcome was not observed. We also found that the weights individuals placed on plans and on outcome correlated with an individual's ability to engage in cognitive reflection. Our results suggest that people attribute intelligence based on plans given sufficient context and cognitive resources, and rely on outcome when computational resources or context are limited.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».