Using Theory of Mind to Arbitrate between Social and Non-social Learning
यह शोध पत्र एक तर्कसंगत मानसिककरण (Rational Mentalizing) मॉडल का प्रस्ताव और सत्यापन करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि मनुष्य दूसरों को देखने की उपयोगिता बनाम प्रत्यक्ष अन्वेषण के बीच तर्कसंगत रूप से मध्यस्थता करने के लिए 'थ्योरी ऑफ माइंड' (Theory of Mind) का उपयोग करके सामाजिक और गैर-सामाजिक शिक्षण के बीच सामंजस्य बिठाते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक व्यस्त शहर में एक चौराहे पर खड़े हैं, और सबसे अच्छा टैको ट्रक खोजने की कोशिश कर रहे हैं। आपके पास दो विकल्प हैं: या तो आप खुद इधर-उधर घूम सकते हैं, हर गली की जांच कर सकते हैं जब तक कि आपको वह मिल न जाए (जिसमें समय और ऊर्जा लगती है), या आप सड़क पर चलते हुए किसी अजनबी को देख सकते हैं। यदि आप देखते हैं कि वे एक विशिष्ट कोने की ओर जा रहे हैं, तो आप उनका अनुसरण करने का निर्णय ले सकते है, यह मानते हुए कि उन्हें एक अच्छी जगह का पता है। लेकिन यहाँ एक पेंच है: क्या होगा अगर वह अजनबी वास्तव में पिज्जा की जगह तलाश रहा है, न कि टैको की? यदि आप बिना सोचे-समझे उनका पीछा करते हैं, तो आप भूखे और भ्रमित रह जाएंगे। यह रोजमर्रा की दुविधा—यह तय करना कि कब दूसरों से सीखना है और कब चीजों को खुद समझना है—संज्ञानात्मक विज्ञान (cognitive science) के क्षेत्र में एक केंद्रीय पहेली है। वैज्ञानिक अध्ययन करते हैं कि मनुष्य और जानवर जानकारी कैसे एकत्र करते हैं, लेकिन एक मुख्य प्रश्न बना हुआ है: हम यह कैसे जानते हैं कि कब देखना बंद करना है और कब कार्य करना शुरू करना है? इस उत्तर को खोजने के लिए, शोधकर्ता "सोशल लर्निंग" (दूसरों से सीखना) और "थ्योरी ऑफ माइंड" (किसी दूसरे के विचारों, जैसे उनके लक्ष्यों या उनकी जानकारी का अनुमान लगाने की क्षमता) जैसी अवधारणाओं पर भरोसा करते हैं। हालांकि हम जानते हैं कि हम ये चीजें करते हैं, लेकिन यह पता लगाना कि हम देखने की लागत के मुकाबले सीखने के लाभ को संतुलित करने के लिए किस तरह की मानसिक गणना का उपयोग करते हैं, एक कठिन चुनौती रही है।
इस शोध पत्र में, हार्वर्ड और एमआईटी के शोधकर्ता निर्णय लेने की इस प्रक्रिया को समझने का एक नया तरीका प्रस्तावित करते हैं, जिसे वे "रेशनल मेंटलाइजिंग" (तर्कसंगत मानसिकीकरण) मॉडल कहते हैं। इस मॉडल को एक सुपर-स्मार्ट, आंतरिक कैलकुलेटर के रूप में समझें जो न केवल लोगों के कार्यों को देखता है, बल्कि यह समझने की भी कोशिश करता है कि वे ऐसा क्यों कर रहे हैं। लेखकों ने एक ग्रिड मैप पर एक खेल का कंप्यूटर सिमुलेशन बनाया जहाँ एक खिलाड़ी (आप) एक लाल चरित्र को नियंत्रित करता है। लक्ष्य एक खजाना ढूंढना है, लेकिन रास्ता रंगीन बाधाओं से अवरुद्ध है जिन्हें केवल एक मिलान करने वाले "एम्युलेट" (ताबीज) द्वारा खोला जा सकता है जो कई जादूगरों में से एक के पास होता है। ट्विस्ट यह है कि आप नहीं जानते कि असली एम्युलेट किस जादूगर के पास है। आप या तो अपने चरित्र को जादूगरों की जांच करने के लिए स्वयं ले जा सकते हैं (जिसमें समय और प्रयास लगता है) या आप रुक सकते हैं और एक नॉन-प्लेयर कैरेक्टर (NPC) को घूमते हुए देख सकते हैं। यदि आप देखते हैं, तो NPC एक कदम चलता है जबकि आप स्थिर रहते हैं, जिससे आपको एम्युलेट कहाँ हो सकता है, इसके बारे में एक संकेत मिलता है।
शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए इस खेल के चार अलग-अलग संस्करण चलाए कि लोग कैसा व्यवहार करते हैं। कुछ संस्करणों में, केवल एक NPC और एक लक्ष्य था; अन्य में, विभिन्न लक्ष्यों वाले कई NPC थे, या एक "नौसिखिया" NPC था जिसे एक "विशेषज्ञ" की तरह मानचित्र का ज्ञान नहीं था। उन्होंने पाया कि मनुष्य इस तालमेल के मामले में अविश्वसनीय रूप से स्मार्ट होते हैं। हम न तो बस सबको कॉपी करते हैं, और न ही सबको अनदेखा करते हैं। इसके बजाय, हम अवचेतन रूप से एक मानसिक सिमुलेशन चलाते हैं: "यदि मैं इस व्यक्ति को कुछ और कदमों के लिए देखता हूँ, तो क्या मैं इतना सीख पाऊँगा कि मुझे बिना सोचे-समझे भटकने से बचा सकूँ?" यदि उत्तर हाँ है, तो हम देखते हैं। यदि उत्तर नहीं है (शायद वह व्यक्ति हमारे वांछित खजाने के बजाय किसी दूसरे खजाने की ओर जा रहा है), तो हम देखना बंद कर देते हैं और स्वयं कार्य करना शुरू कर देते हैं।
इसे सिद्ध करने के लिए, टीम ने वास्तविक मानव खिलाड़ियों की तुलना तीन अलग-अलग कंप्यूटर मॉडलों से की। पहला मॉडल, "नैइव ऑब्जर्वर" (नासमझ पर्यवेक्षक), बस सबको बिना सोचे-समझे देखता था। दूसरा, "रेशनल ऑब्जर्वर" (तर्कसंगत पर्यवेक्षक), जिसने लागत-लाभ का विश्लेषण किया लेकिन दूसरे व्यक्ति के विचारों को समझने की कोशिश नहीं की। तीसरा, "मेंटलाइजिंग ऑब्जर्वर" (मानसिकीकरण करने वाला पर्यवेक्षक), जिसने दूसरे व्यक्ति के लक्ष्यों का अनुमान लगाने की कोशिश की लेकिन देखने की लागत की परवाह नहीं की। इनमें से कोई भी सरल मॉडल मानव व्यवहार को पूरी तरह से समझाने में सक्षम नहीं था। हालाँकि, "रेशनल मेंटलाइजिंग" मॉडल, जो दूसरे व्यक्ति की इच्छाओं का अनुमान लगाने और यह गणना करने को जोड़ता है कि देखने में कितना समय लगेगा, मानव व्यवहार से लगभग पूरी तरह मेल खाता है। वास्तव में, मॉडल की भविष्यवाणियां इतनी सटीक थीं कि वे दो अलग-अलग मनुष्यों के बीच के व्यवहार जितनी ही करीब थीं।
अध्ययन बताता है कि हमारे मस्तिष्क लगातार ये जटिल गणनाएं करते हैं। हम केवल सफल लोगों की नकल नहीं कर रहे हैं; हम सक्रिय रूप से उनके छिपे हुए लक्ष्यों और विश्वासों के बारे में तर्क कर रहे हैं ताकि यह तय किया जा सके कि क्या उनके कार्य हमें कुछ उपयोगी सिखाएंगे। यदि हमें एहसास होता है कि कोई ऐसी चीज़ ढूँढ रहा है जिसकी हमें परवाह नहीं है, या वे भी उतने ही भ्रमित हैं जितने कि हम हैं, तो हम देखना बंद कर देते हैं और अपना रास्ता चुन लेते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब लोगों ने इन मानसिक गणनाओं को अनदेखा किया—या तो लागत के बारे में सोचे बिना बहुत अधिक देखते रहे, या दूसरे व्यक्ति के लक्ष्यों को समझे बिना देखते रहे—तो उन्होंने खराब निर्णय लिए। यह कार्य सुझाव देता है कि हमारी सामाजिक बुद्धिमत्ता का रहस्य केवल दूसरों को पढ़ने की हमारी क्षमता में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि हम अपने समय और ऊर्जा को बचाने के लिए उस 'माइंड-रीडिंग' का उपयोग कैसे करते हैं। यह स्पष्ट है कि एक अच्छा शिक्षिका होना केवल ध्यान देने के बारे में नहीं है; यह यह जानने के बारे में है कि ठीक कब नज़र हटानी है।
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