eLife Assessment: A stochastic world model on gravity for stability inference
Notice bibliographique
Résumé
The fact that objects without proper support will fall to the ground is not only a natural phenomenon, but also common sense in mind. Previous studies suggest that humans may infer objects’ stability through a world model that performs mental simulations with a priori knowledge of gravity acting upon the objects. Here we measured participants’ sensitivity to gravity to investigate how the world model works. We found that the world model on gravity was not a faithful replica of the physical laws, but instead encoded gravity’s vertical direction as a Gaussian distribution. The world model with this stochastic feature fit nicely with participants’ subjective sense of objects’ stability and explained the illusion that taller objects are perceived as more likely to fall. Furthermore, a computational model with reinforcement learning revealed that the stochastic characteristic likely originated from experience-dependent comparisons between predictions formed by internal simulations and the realities observed in the external world, which illustrated the ecological advantage of stochastic representation in balancing accuracy and speed for efficient stability inference. The stochastic world model on gravity provides an example of how a priori knowledge of the physical world is implemented in mind that helps humans operate flexibly in open-ended environments.Humans possess an exceptional capacity for inferring the stability of objects, a skill that has been crucial to the survival of our predecessors and continues to facilitate our daily interactions with the natural world. The present study elucidates that our representation of gravitational direction adheres to a Gaussian distribution, with the vertical orientation as the maximum likelihood. This stochastic representation is likely to have originated from our interactions with the physical world, conferring an ecological advantage of balancing accuracy with speed. Therefore, the world model on gravity in the mind is a distorted replica of the natural world, enabling adaptive functionality in open-ended environments and thus shedding light on developing machines imbued with embodied intelligence.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».