抄録/ポイント：
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
認知実験における個々の性能を定量化することは,一般的に直接的であるが,基本的な認知過程の同定は,大きな課題のままである。しばしば,異なる機構的基礎は類似の性能をもたらし,Lloyd Morganは簡単な説明の受容を正当化する。代わりに,異なる機構が環境条件と相互作用するとき,環境にわたる性能の変化は,責任のある機構を統計的に推論することを可能にする。捕獲位置からのクリーナーとクライアントの魚密度と同様に,短命な報酬タスクにおける野生の cleanerきれきな魚Labroidesジミダミタによる性能に関する実験データに計算モデルを適合させることでこの点を説明した。性能データにモデルパラメータに適合するBayes統計を用いて,クリーナー魚が行動の将来の結果を推定し,一方,短命報酬の除去が心理的罰(負の強化)として作用する可能性は低いようである。将来の結果を組み入れると,負の補強メカニズムとは対照的に,局所的に最適な決定ルールの結果と考えられる性能も得られる。データによる計算モデルの組み合わせは,認知性能の機構的基礎を推論する強力なツールであると主張した。行動実験における著者の要約は,動物の認知能力を評価するためにしばしば用いられる。しかし,動物は代替方法で同じ結果を得ることができる。従って,実験の結果は,動物がその性能をどのように達成するかを知らない。この限界を克服するために,一連の計算モデルを用いて,代替認知メカニズムがどのように変化する環境条件の面で機能するかについて予測を提供し,それらの予測を,それらの寿命を通して異なる条件を経験した個人からの性能データと比較する。我々の研究システムは,他の礁魚の皮膚から外寄生生物と死組織を食べるサンゴ礁魚であるクリーナーの魚Labroidesジミダラである。よりクリーンな魚は,しばしばそれらの洗浄サービスを追求する代替クライアントの間で選択しなければならない,そして,最適選択は,しばしば達成するのが難しい。著者らの性能実験は,クリーナーフィッシュの自然な選択を模倣した。実験と計算モデルの組合せは,それらの選択の長期的期待値を推定することによって,それらの選択の将来影響を説明するよりクリーンな魚能力を指摘する。長期価値の推定は,人間の予測に関与する機構である。【JST・京大機械翻訳】
