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J-GLOBAL ID：201802226125576702   整理番号：18A1858918

不完全模倣のための認知バイアス選択法:マルハナバチによる学習における非対称性の研究【JST・京大機械翻訳】

How cognitive biases select for imperfect mimicry: a study of asymmetry in learning with bumblebees

著者 (2件)： Kikuchi David W. (Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Arizona, Tucson, AZ, U.S.A.) ,  Dornhaus Anna (Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Arizona, Tucson, AZ, U.S.A.)
資料名： Animal Behaviour  (Animal Behaviour)
巻： 144  ページ： 125-134  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1654A  ISSN： 0003-3472  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不完全な模倣は,不完全な適応のパラドックスを示し,直感的に,より近い類似性は,性能を改善しなければならない。受信機の心理学は,しばしば模倣信号が常にそれらのモデルのそれらと一致するように進化しない理由を説明することができる。ここでは,関連学習が,光と音をショックと関連させるような,キュー(刺激)と結果(強化者)との間の非対称相互作用に依存する広汎で強力な認知バイアスの影響を調べた。そのようなバイアスは,模倣のための選択を変えることができる。人工的な花の上に置かれたミツバチの人工的な模倣システムを設計し,それにより,色を報酬または嫌悪の間で切り替えることができた。色ブルーがショ糖報酬と対になったとき,他のキューは無視されたが,青が平均化合物と対になったときにはそうではないことを見出した。また,誤差のコストが受信機サンプルが不完全な模倣に影響するという仮説を試験した。しかし,誤差のコストは,著者らの研究における不完全な模倣に対するハチの訪問に影響を及ぼさなかった。著者らは,不完全な模倣のための新しい仮説を提案する。そこでは,特定のキューと強化者の間のペアリングが,複数のモデルに同時に類似するように不完全な模倣を可能にする。一般的に,著者らの結果は,信号複雑性と特異性の進化のための受信機心理学の重要性を強調する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *非対称性 ,  相互作用 ,  *学習 ,  ミツバチ ,  受信機 ,  類似性 ,  音響 ,  心理学 ,  *バイアス ,  逆理 ,  待ち行列
準シソーラス用語： 特異性 ,  複雑性 ,  *マルハナバチ ,  *認知バイアス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bombus Impatiens ,  花の模倣 ,  多成分信号 ,  オーバーシャドウイング ,  準備学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 模倣 ,  認知バイアス ,  選択法 ,  マルハナバチ ,  学習 ,  非対称性 ,  研究