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通过自然发生的数据自动发现控制技能习得的符号定律
从大规模训练日志数据中发掘技能学习的规律，分为两个阶段的算法，使用深度学习模型确定学习者的认知状态和评估特征重要性，然后利用符号回归算法将神经网络模型解析为代数方程。实验结果表明，该算法在连续反馈设置中能够准确恢复各种预设规律，在应用于 L
PDF3 months ago
大模型时代的视觉知识：回顾与展望
视觉知识在人工智能中的重要性及其与认知心理学的关系的综述论文，强调了在大模型时代中视觉知识的机遇和独特作用。
PDF3 months ago
ACL创造扣人心弦的故事：利用大型语言模型的迭代规划
使用迭代提示基于规划的方法，这篇论文首次尝试使用大型语言模型进行悬疑故事生成，并通过广泛的人类评估证明了方法的有效性。
PDF4 months ago
人类和大型语言模型在演绎推理中的推理策略比较
该研究通过对大型语言模型在命题逻辑问题上的响应进行细致评估，利用认知心理学原理探讨了模型使用的推理策略。结果发现，大型语言模型展示出类似于人类的推理模式，包括 “解释跟踪” 和 “链式构建” 等策略。此外，该研究表明模型的架构和规模显著影响
PDF4 months ago
大型语言模型中的 (非) 理性和认知偏差
大型语言模型在合理推理中显示出人类的偏见和不合理行为，但这种不合理行为与人类不同，且存在额外的回答不一致性。
PDF5 months ago
认知策略增强的说服性对话代理的未来：新的观点和趋势
人工智能对话系统领域的研究趋势是基于认知心理学理论，将认知策略融入会话中，以达到有效说服他人，建立智能的对话代理系统。本文首先介绍了认知心理学理论和三种典型认知策略的定义。然后，提出了一种新的系统架构，详细研究了代表性工作，并总结了权威基准
PDF5 months ago
基于脑灵感的计算模型用于类人概念学习
概念学习是人类认知的基本方面，与分类、推理、记忆和决策等心理过程密切相关。通过研究计算神经科学和认知心理学的发现，本文发现大脑对概念的表示依赖于多感官表示和文本派生表示两个关键组成部分，并通过语义控制系统协调这两种表示，最终实现概念的获取。
PDF6 months ago
脑科学和认知心理学发现综述作为通往人工智能广泛智能的灵感可能性
该综述旨在通过研究神经科学和认知心理学的方法，为人工通用智能的追求做出贡献。尽管深度学习模型在各个领域取得了令人印象深刻的进展，但它们在抽象推理和因果理解方面仍然存在缺点。这些能力应该最终整合到人工智能系统中，以克服数据驱动的限制，并以更加
PDF6 months ago
ARN：故事类修辞推理的综合框架和数据集
通过将认知心理学中的类比推理理论在叙述上进行计算适应，我们提出了类比叙事（ARN）数据集和一个大规模的评估框架，研究了不同抽象程度的类比、不类比之间的匹配。研究结果表明，当较高级别的映射缺乏较低级别的映射时（远类比），大语言模型难以识别；而
PDF9 months ago
研究和改进人类和机器的推理能力
通过对大型语言模型（LLM）和人类的推理进行比较，本研究使用传统的认知心理学工具调查和比较它们的表现，结果显示大部分模型呈现了类似于人类具有错误倾向、启发式推理的推理错误，然而，深入比较发现最近的 LLM 版本在与人类推理的区别方面存在重要
PDF9 months ago
解码谜团：对工作记忆多个方面进行人类和人工智能基准测试
这篇研究论文介绍了一个全面的工作记忆基准数据集，通过联合训练和测试最先进的循环神经网络和变压器模型，研究发现人工智能模型在大脑中复制了工作记忆的某些特征，为认知心理学、神经科学和人工智能领域的社区提供了一个标准化的框架来对比和增强工作记忆模
PDFa year ago
琳达，出了什么问题？联合谬误作为一个公平性问题
该研究论文重新审视了 Linda Problem 并将其制定为一个公平问题，旨在通过结构因果感知框架引入感知作为一个利益参数，以展示其在发展公平 ADM 系统中的潜在影响。
PDFa year ago
心智与机器的交汇：揭密 GPT-4 的认知心理学
本研究评估了 GPT-4 在常识推理问题上的表现，重点关注 CommonsenseQA 数据集中的问题，发现 GPT-4 的准确性达到 83％，虽然没有达到人类的水平，但是表现出了很好的潜力，可推动人工智能领域的发展。
PDFa year ago
认知心理学启发下的人工智能自主探索
该研究旨在探讨人类探索行为与人工智能自主性和适应性的联系，并将认知心理学范例应用于机器学习方法中。研究表明，与人类对应的人工智能代理可以通过内部状态与探索行为之间的因果关系来学习并自我发展，这对于人类认知研究和人工智能的发展都具有重大意义。
PDFa year ago
运用认知心理学理解 GPT-3
本文借助认知心理学的工具对最近的大型语言模型 GPT-3 进行了研究评估其在任务决策、信息搜索、思考以及因果推理方面的能力，结果显示 GPT-3 表现出的许多行为令人印象深刻，能够像人类一样解决任务，但也发现了其局限性，如对于因果推理任务失
PDF2 years ago
AAAI深度学习在数量认知方面的认知缺陷
本文考察了深度学习在学习数字及 subitizing 任务上的表现，发现基于样例的深度学习模型无法抽象数字的本质特征；作者构建了一种能够进行 subitizing 的循环神经网络，探究使用人类洞见补充纯深度学习的方法。这一研究意义重大，因为
PDF6 years ago
ICML深度神经网络的认知心理学：基于形状偏差案例研究
本文提出利用认知心理学的问题描述、理论和实验方法来解决现代深度神经网络的可解释性问题，并将发展心理学中关于儿童如何学习物体名称的分析应用到 DNN 模型中。发现在 ImageNet 分类任务上，表现良好的一次性学习模型也存在类似人类倾向于按
PDF7 years ago