論文の概要: Two pathways to resolve relational inconsistencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05809v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 10:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:03.376433
• Title: Two pathways to resolve relational inconsistencies
• Title（参考訳）: リレーショナル不整合を解決する2つの経路
• Authors: Tomer Barak, Yonatan Loewenstein,
• Abstract要約: 我々は、小さな違反が期待される関係の調整につながり、大きな違反は異なるメカニズムで解決されることを示した。 これらの結果から,期待値違反に直面した場合の事前期待値の安定性は,学習力学の自然な結果であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30693357740321775
• License:
• Abstract: When individuals encounter observations that violate their expectations, when will they adjust their expectations and when will they maintain them despite these observations? For example, when individuals expect objects of type A to be smaller than objects B, but observe the opposite, when will they adjust their expectation about the relationship between the two objects (to A being larger than B)? Naively, one would predict that the larger the violation, the greater the adaptation. However, experiments reveal that when violations are extreme, individuals are more likely to hold on to their prior expectations rather than adjust them. To address this puzzle, we tested the adaptation of artificial neural networks (ANNs) capable of relational learning and found a similar phenomenon: Standard learning dynamics dictates that small violations would lead to adjustments of expected relations while larger ones would be resolved using a different mechanism -- a change in object representation that bypasses the need for adaptation of the relational expectations. These results suggest that the experimentally-observed stability of prior expectations when facing large expectation violations is a natural consequence of learning dynamics and does not require any additional mechanisms. We conclude by discussing the effect of intermediate adaptation steps on this stability.
• Abstract（参考訳）: 個人が期待に反する観察に遭遇したとき、期待をいつ調整し、これらの観察にもかかわらずいつ維持するだろうか? 例えば、A型オブジェクトがB型オブジェクトよりも小さいと個人が期待する場合、B型オブジェクトよりもA型オブジェクトの方が大きいという2つのオブジェクトの関係について期待を調整するのはいつ頃になるのか? 概して、違反が大きいほど適応が大きくなると予測する。 しかし、実験によると、違反が極端な場合、個人はそれらを調整するよりも、事前の期待に固執する傾向にある。 このパズルに対処するために、リレーショナル学習が可能な人工知能ニューラルネットワーク(ANN)の適応をテストし、同様の現象を発見した。 これらの結果から,期待値違反に直面する場合の事前期待値の安定性は,学習力学の自然な帰結であり,追加的なメカニズムを必要としないことが示唆された。 この安定性に対する中間適応段階の影響について論じる。

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