論文の概要: Emergent social transmission of model-based representations without inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05777v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 12:14:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.810854
• Title: Emergent social transmission of model-based representations without inference
• Title（参考訳）: 推論のないモデルに基づく表現の創発的社会的伝達
• Authors: Silja Keßler, Miriam Bautista-Salinero, Claudio Tennie, Charley M. Wu,
• Abstract要約: 社会的学習の最小化がいかに間接的に高いレベルの表現を伝達できるかを示す。 我々は、再構成可能な環境で報酬を求めるナビエージェントをシミュレートする。 これらの手がかりが学習者の経験に偏りがあることを示し、その表現を専門家のものに収束させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8749675983608171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How do people acquire rich, flexible knowledge about their environment from others despite limited cognitive capacity? Humans are often thought to rely on computationally costly mentalizing, such as inferring others' beliefs. In contrast, cultural evolution emphasizes that behavioral transmission can be supported by simple social cues. Using reinforcement learning simulations, we show how minimal social learning can indirectly transmit higher-level representations. We simulate a naïve agent searching for rewards in a reconfigurable environment, learning either alone or by observing an expert - crucially, without inferring mental states. Instead, the learner heuristically selects actions or boosts value representations based on observed actions. Our results demonstrate that these cues bias the learner's experience, causing its representation to converge toward the expert's. Model-based learners benefit most from social exposure, showing faster learning and more expert-like representations. These findings show how cultural transmission can arise from simple, non-mentalizing processes exploiting asocial learning mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 認知能力に制限があるにもかかわらず、人々は自分の環境に関する豊かな柔軟な知識を他人から得ることができるのか? 人間は、他人の信念を推測するなど、計算的にコストがかかるメンタライズに頼っているとしばしば考えられている。 対照的に文化進化は、行動伝達は単純な社会的手段によって支えられることを強調している。 強化学習シミュレーションを用いて、社会的学習がいかに間接的に高いレベルの表現を伝達できるかを示す。 我々は、再構成可能な環境で報酬を探し、単独で、あるいは専門家を観察することで、心的状態を推測することなく、ナイーブエージェントをシミュレートする。 代わりに、学習者は、観察されたアクションに基づいて、アクションをヒューリスティックに選択するか、値表現を増強する。 その結果,これらの手がかりが学習者の経験に偏りがあることが示され,その表現が専門家に収束することとなった。 モデルベースの学習者は、より速く学習し、より専門家的な表現を示す、社会的な露出から最も恩恵を受ける。 これらの知見は, 社会的学習機構を生かした, シンプルで非メンタリゼーションプロセスから, 文化的伝達がもたらされることを示す。

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