What are the computational foundations of social grouping? Traditional approaches to this question have focused on verbal reasoning or simple (low-dimensional) quantitative models. In the real world, however, social preferences emerge when high-dimensional learning systems (brains and bodies) interact with high-dimensional sensory inputs during an animal's embodied interactions with the world. A deep understanding of social grouping will therefore require embodied models that learn directly from sensory inputs using high-dimensional learning mechanisms. To this end, we built artificial neural networks (ANNs), embodied those ANNs in virtual fish bodies, and raised the artificial fish in virtual fish tanks that mimicked the rearing conditions of real fish. We then compared the social preferences that emerged in real fish versus artificial fish. We found that when artificial fish had two core learning mechanisms (reinforcement learning and curiosity-driven learning), artificial fish developed fish-like social preferences. Like real fish, the artificial fish spontaneously learned to prefer members of their own group over members of other groups. The artificial fish also spontaneously learned to self-segregate with their in-group, akin to self-segregation behavior seen in nature. Our results suggest that social grouping can emerge from three ingredients: (1) reinforcement learning, (2) intrinsic motivation, and (3) early social experiences with in-group members. This approach lays a foundation for reverse engineering animal-like social behavior with image-computable models, bridging the divide between high-dimensional sensory inputs and social preferences.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月1日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月1日
Arxiv
30+阅读 · 2022年2月15日
VIP会员
相关资讯
Multi-Task Learning的几篇综述文章
深度学习自然语言处理
15+阅读 · 2020年6月15日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员