論文の概要: Not Yet AlphaFold for the Mind: Evaluating Centaur as a Synthetic Participant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07887v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 12:05:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.077833
• Title: Not Yet AlphaFold for the Mind: Evaluating Centaur as a Synthetic Participant
• Title（参考訳）: AlphaFold for the Mind:Evaluating Centaur as a Synthetic Participant
• Abstract要約: 参加者シミュレータのコア基準を概観し,Centaurの適合性を評価する。 センターは強い予測精度を示すが、その生成行動は人間のデータから体系的に分岐する。 これは、Centaurが人間の行動を予測するための重要なステップである一方で、信頼性の高い参加者シミュレータや正確な認知モデルの標準を満たしていないことを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.2428948628001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulators have revolutionized scientific practice across the natural sciences. By generating data that reliably approximate real-world phenomena, they enable scientists to accelerate hypothesis testing and optimize experimental designs. This is perhaps best illustrated by AlphaFold, a Nobel-prize winning simulator in chemistry that predicts protein structures from amino acid sequences, enabling rapid prototyping of molecular interactions, drug targets, and protein functions. In the behavioral sciences, a reliable participant simulator - a system capable of producing human-like behavior across cognitive tasks - would represent a similarly transformative advance. Recently, Binz et al. introduced Centaur, a large language model (LLM) fine-tuned on human data from 160 experiments, proposing its use not only as a model of cognition but also as a participant simulator for "in silico prototyping of experimental studies", e.g., to advance automated cognitive science. Here, we review the core criteria for a participant simulator and assess how well Centaur meets them. Although Centaur demonstrates strong predictive accuracy, its generative behavior - a critical criterion for a participant simulator - systematically diverges from human data. This suggests that, while Centaur is a significant step toward predicting human behavior, it does not yet meet the standards of a reliable participant simulator or an accurate model of cognition.
• Abstract（参考訳）: シミュレーターは自然科学の科学実践に革命をもたらした。 現実世界の現象を確実に近似するデータを生成することで、仮説テストの加速と実験設計の最適化が可能になる。 アミノ酸配列からタンパク質構造を予測し、分子相互作用、薬物標的、タンパク質機能の迅速なプロトタイピングを可能にする。 行動科学では、認知的タスク全体にわたって人間のような振る舞いを生成できる、信頼できる参加者シミュレーターが、同様に変革的な進歩を表現している。 最近、BinzらはCentaurを紹介した。Centaurは160の実験から得られた人間のデータに基づいて微調整された大型言語モデル(LLM)であり、認知のモデルとしてだけでなく、自動認知科学の進歩のために「実験研究のシリコプロトタイプ」の参加者シミュレータとしての利用も提案している。 本稿では,参加者シミュレータのコア基準を概観し,Centaurの適合性を評価する。 Centaurは強い予測精度を示すが、その生成行動(参加者シミュレータにとって重要な基準)は、体系的に人間のデータから分岐する。 これは、Centaurが人間の行動を予測するための重要なステップである一方で、信頼性の高い参加者シミュレータや正確な認知モデルの標準を満たしていないことを示唆している。

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