論文の概要: Meta-learning ecological priors from large language models explains human learning and decision making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00116v2
• Date: Wed, 03 Sep 2025 03:16:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.092851
• Title: Meta-learning ecological priors from large language models explains human learning and decision making
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたメタラーニング生態学的先行研究 : 人間の学習と意思決定について
• Authors: Akshay K. Jagadish, Mirko Thalmann, Julian Coda-Forno, Marcel Binz, Eric Schulz,
• Abstract要約: 生態学的基盤と合理的解析の規範的基礎を統一する計算フレームワークである生態学的合理的解析を導入する。 我々は、生態学的に合理的なメタ学習推論(ERMI)という新しい学習アルゴリズムを開発する。 ERMIは自然主義問題空間の統計正則性を内包し、新しい状況に柔軟に適用する。 その結果、人間の認知の多くは、日常生活で遭遇する問題の生態構造に適応的適応性を反映している可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.65158566183862
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human cognition is profoundly shaped by the environments in which it unfolds. Yet, it remains an open question whether learning and decision making can be explained as a principled adaptation to the statistical structure of real-world tasks. We introduce ecologically rational analysis, a computational framework that unifies the normative foundations of rational analysis with ecological grounding. Leveraging large language models to generate ecologically valid cognitive tasks at scale, and using meta-learning to derive rational models optimized for these environments, we develop a new class of learning algorithms: Ecologically Rational Meta-learned Inference (ERMI). ERMI internalizes the statistical regularities of naturalistic problem spaces and adapts flexibly to novel situations, without requiring hand-crafted heuristics or explicit parameter updates. We show that ERMI captures human behavior across 15 experiments spanning function learning, category learning, and decision making, outperforming several established cognitive models in trial-by-trial prediction. Our results suggest that much of human cognition may reflect adaptive alignment to the ecological structure of the problems we encounter in everyday life.
• Abstract（参考訳）: 人間の認知は、それが広がる環境によって大きく形作られます。 しかし、実際のタスクの統計構造への原則的適応として、学習と意思決定が説明できるかどうかについては、未解決のままである。 生態学的基盤と合理的解析の規範的基礎を統一する計算フレームワークである生態学的合理的解析を導入する。 大規模言語モデルを用いて、生態学的に有効な認知タスクを大規模に生成し、メタラーニングを用いてこれらの環境に最適化された有理モデルを生成することにより、新しい学習アルゴリズムであるエコロジカル・ラショナル・メタ学習推論(ERMI)を開発した。 ERMIは自然主義問題空間の統計正則性を内包し、手作りのヒューリスティックや明示的なパラメータ更新を必要とせず、フレキシブルに新しい状況に適応する。 ERMIは, 機能学習, カテゴリー学習, 意思決定にまたがる15の実験において, 人間の行動を捉え, トライアル・バイ・トライアルの予測において, 定評ある認知モデルよりも優れていることを示す。 その結果、人間の認知の多くは、日常生活で遭遇する問題の生態構造に適応的適応性を反映している可能性が示唆された。

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