Think outside the box: Making up casual hypotheses from unreliable evidence
Notice bibliographique
Résumé
Human adults think of the natural world as orchestrated by rules, yet many of them are neither equally rigid nor clearly evident. Some are beset by exceptions, and others are not intuitive. The problem of rule learning is especially salient in development, as children are continuously learning how the world works. What cognitive mechanisms underpin this rule learning? We propose a computational model for formulating and testing hypotheses in naturalistic contexts, that combines Bayesian inference under uncertainty over self-generated and social evidence with formal rules and optimistic information-seeking heuristics. We validate our model experimentally, showing that it explains 7- to 10-year-olds' behavior in a rule-based, physical task, including the distribution and the types of evidence children sampled. The proposed model outperforms both a purely rule-based Bayesian hypothesis search and a resource-rational random sampling approach. Our results suggest that children implement an internal mechanism for generating and testing a limited number of hypotheses, including formal programmatic rules and heuristics generated from salient problem features to seek more evidence when formal rule generation fails.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,017 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,034 |
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 ».