文化進化から生み出される創発性：集合知の観点から

文化演化产生的涌现：集体知识的视角

基本信息

批准号：
14J06653
负责人：
中分遥
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2014
资助国家：
日本
起止时间：
2014-04-25 至 2016-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J06653/
关键词：
集合知文化進化適応的意思決定社会心理学意思決定

项目摘要

知識や技術の社会的伝達は人間以外の動物にもみられる行動であるが、世代を超えて知識や技術が漸進的に向上する累積的文化進化は人間に固有の現象である(Tomasello, 1990)。これまで累積的文化進化が人間のみにみられる原因として、人間のみが情報を忠実に次世代に伝達する能力があると考えられており、いかに忠実に次世代へと情報を伝達するのかが焦点になっていた(Lewis & Laland, 2012)。こうした背景に対して、平成26年度の研究では忠実な情報の伝達は文化を維持する上では重要であるが、文化を累積的に向上させる真の要因は世代間で人間が入れ替われることによる創発性であることを示した。研究では個人が時間をかけて学習を繰り返しても最適解へと達成できない課題を設定し（多峰型適応度地形によって表現されるNP困難問題; Schmitt ＆ Martignon, 2006）、その課題を師から弟子へと情報を伝達する過程を導入するように複数の個人が数珠つなぎのように入れ替わりで課題に取り組むことで個人では達成できない高い創発性が生まれたことをコンピュータ・シミュレーションによって示した。平成27年度は26年度で行われたシミュレーションを２つの方向性で拡張した。第一に、これまで師から弟子へと一子相伝で伝達したアルゴリズムを拡張し、弟子が複数の親の中から文化形質を獲得できるように拡張した。第二に、これまでシミュレーション内では本シミュレーションの設定と同じ実験室実験で人々が用いるとされる学習アルゴリズム(Tally Learing; Dieckman & Todd, 2012)を用いていたが、その他の人々が用いる学習アルゴリズムに関しても検討した。その結果、この２点を導入しても世代間伝達の際に生じる不完全な情報伝達により文化が累積的に進化するという結果の頑健性が確認された。

尽管知识和技术的社会传播是在非人类动物中观察到的行为，但累积文化进化（即知识和技术在代代相传中逐渐改进）是人类独有的现象（Tomasello，1990）。迄今为止，人们一直认为，之所以只在人类身上观察到累积性文化进化，是因为只有人类才有能力将信息忠实地传递给下一代，而焦点在于如何将信息忠实地传递给下一代。（刘易斯和拉兰，2012）。在此背景下，2014年的研究发现，虽然信息的忠实传播对于维持文化很重要，但累积改善文化的真正因素是人类代际变化的出现，这表明它是性的。在研究中，个人设定一个即使经过一段时间的重复学习也无法实现最优解的任务（用多模态适应度地形表示的 NP 难问题；Schmitt & Marignon，2006），并且该任务由老师教授。他利用计算机模拟证明，通过引入向弟子传递信息的过程，多个个体以雏菊般的方式轮流处理一项任务，从而达到个人无法实现的高水平涌现。 2015年，我们在两个方向上扩展了2015年进行的模拟。首先，将师徒一胎传承的算法进行扩展，让弟子能够从多个父母那里获得文化特质。其次，模拟使用了据说是人们在实验室实验中使用的学习算法（Tally Learing; Dieckman & Todd, 2012），与本次模拟的设置相同，但是其他人使用的学习算法我们也考虑了。结果证实了即使引入这两点，文化也由于代际传播过程中出现的不完全信息传递而累积进化的结果的稳健性。