Resumen:Se cree que la simulación mental probabilística desempeña un papel clave en el razonamiento, la planificación y la predicción humanos; sin embargo, las demandas de la simulación en entornos complejos exceden los límites realistas de la capacidad humana. Una teoría con evidencia creciente es que las personas simulan usando representaciones simplificadas del entorno que abstraen detalles irrelevantes, pero no está claro cómo las personas determinan estas simplificaciones de manera eficiente. Aquí presentamos un marco “Justo a tiempo” para el razonamiento basado en simulación que demuestra cómo dichas representaciones se pueden construir en línea con un mínimo de cálculo adicional. El modelo utiliza una estrecha intercalación de simulación, búsqueda visual y modificación de la representación, con la simulación actual guiando dónde mirar y la búsqueda visual marcando los objetos que deben codificarse para una simulación posterior. A pesar de que solo codifica un pequeño subconjunto de objetos, el modelo realiza predicciones de gran utilidad. Encontramos un fuerte apoyo empírico para esta explicación sobre modelos alternativos en una tarea de planificación de un mundo reticular y una tarea de razonamiento físico a través de una variedad de medidas de comportamiento. En conjunto, estos resultados ofrecen una explicación algorítmica concreta de cómo las personas construyen representaciones reducidas para respaldar una simulación mental eficiente.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 21 de enero de 2026.
Ver fuente original
