← 最新论文
🧬 biology

Using Theory of Mind to Arbitrate between Social and Non-social Learning

本文提出并验证了一个理性心理化模型,该模型表明人类利用心智理论在社会性学习与非社会性学习之间进行理性仲裁,通过评估观察他人与直接探索的效用来实现。

原作者: Lance Ying, Ryan Truong, Joshua B. Tenenbaum, Samuel J. Gershman

发布于 2026-07-31
📖 1 分钟阅读☕ 轻松阅读

原作者: Lance Ying, Ryan Truong, Joshua B. Tenenbaum, Samuel J. Gershman

原始论文采用 CC BY 4.0 许可(http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 ⚕️ 这是一篇未经同行评审的预印本的AI生成解释。这不是医疗建议。请勿根据此内容做出健康决定。 阅读完整免责声明

想象一下,你正站在一个繁忙城市的十字路口,试图寻找最好吃的塔可车。你有两个选择:你可以自己四处闲逛,检查每一条小巷直到找到为止(这会消耗时间与精力);或者,你可以观察一个正走在街上的陌生人。如果你看到他们正走向某个特定的角落,你可能会决定跟随他们,假设他们知道哪里有好吃的。但问题在于,如果那个陌生人其实是在找披萨店而不是塔可呢?如果你盲目地跟随,最后只会感到饥肠辘辘且一头雾水。这种日常的困境——即决定何时通过观察学习,何时靠自己摸索——是认知科学领域的一个核心谜题。科学家们研究人类和动物如何获取信息,但一个关键问题仍然存在:我们如何知道何时该停止观察并开始行动?为了回答这个问题,研究人员依赖于诸如“社会学习”(向他人学习)和“心智理论”(推测他人想法的能力,例如他们的目标或所知,如其目标或知识)等概念。虽然我们知道自己确实在做这些事情,但弄清楚我们究竟是用什么样的心理算法来平衡观察的成本与学习的收益,一直是一个棘手的挑战。

在本文中,来自哈佛大学和麻省理工学院的研究人员提出了一种理解这一决策过程的新方法,他们称之为“理性心智化”(Rational Mentalizing)模型。可以将这个模型想象成一个超级聪明的内部计算器,它不仅观察人们在做什么,还试图弄清楚他们为什么这样做。作者构建了一个计算机模拟游戏,玩家(你)在网格地图上控制一个红色角色。目标是找到一个宝箱,但路径被彩色障碍物挡住了,只有找到由其中几位巫师持有的匹配“护身符”才能打开这些障碍。转折点在于,你不知道哪位巫师持有真正的护身符。你可以移动自己的角色去亲自检查巫师们(这会消耗时间与精力),或者你可以停下来观察一个非玩家角色(NPC)的移动。如果你观察,NPC会移动一步,而你会保持静止,这会为你提供关于护身符可能位置的线索。

研究人员运行了四个不同版本的游戏,以观察人类的行为表现。在某些版本中,只有一个NPC和一个目标;在另一些版本中,有多个拥有不同目标的NPC,或者有一个不如“专家”了解地图的“新手”NPC。他们发现人类在处理这种权衡时表现得极其聪明。我们既不会盲目模仿所有人,也不会忽略所有人。相反,我们在潜意识里进行了一场心理模拟:“如果我再多观察这个人几步,是否能学到足够的信息,从而避免盲目游荡?”如果答案是肯定的,我们就观察;如果答案是否定的(比如那个人要去寻找的并不是我们要找的宝箱),我们就会停止观察并开始自己行动。

为了证明这一点,团队将真实的玩家与三种不同的计算机模型进行了对比。第一个模型是“天真观察者”,它只是盲目地观察所有人;第二个模型是“理性观察者”,它会进行成本效益分析,但不会尝试理解他人的想法;第三个模型是“心智化观察者”,它试图猜测他人的目标,但并不在意观察的成本。这些简单的模型都无法完全解释人类的行为。然而,“理性心智化”模型——它结合了猜测他人需求与计算观察是否值得时间的过程——几乎完美地契合了人类的行为。事实上,该模型的预测非常准确,甚至接近于两个不同的人类个体之间的行为差异。

这项研究表明,我们的大脑一直在进行这些复杂的计算。我们不仅仅是在模仿成功人士,我们还在积极地推理他们的隐藏目标和信念,以决定他们的行为是否能教给我们有用的东西。如果我们意识到某人正在寻找的东西我们并不关心,或者他们也和我们一样困惑,我们就会停止观察并各走各路。研究人员发现,当人们忽视这些心理计算时——无论是由于不计成本地过度观察,还是由于在不理解他人目标的情况下进行观察——他们都会做出更差的决策。这项工作表明,我们的社会智能之秘不仅在于我们读取心智的能力,更在于我们利用这种“读心术”来节省自身时间和精力的能力。事实证明,成为一名优秀的学习者不仅在于保持注意力,更在于准确知道何时移开视线。

您所在领域的论文太多了?

获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要,使用您的语言。

试用 Digest →