Resumen: La teoría de la mente (TOM) es una capacidad cognitiva humana central para atribuir estados mentales a uno mismo y a los demás. Wimmer y Perner demostraron que los humanos progresan de TOM de primer a mayor orden en un corto lapso, completando este desarrollo antes de la educación formal o la adquisición de habilidades avanzadas. Por el contrario, las redes neuronales representadas por los modelos de lenguaje autorregresivos progresan de TOM de primer a mayor orden solo junto con ganancias en habilidades avanzadas como el razonamiento, dejando abierto si su trayectoria puede desarrollarse de forma independiente, como en los humanos. En esta investigación, proporcionamos evidencia de que las redes neuronales podrían generalizar espontáneamente de TOM de primer a mayor orden sin confiar en habilidades avanzadas. Introducimos una red de teoría de la mente neural (TOMNN) que simulaba un sistema cognitivo mínimo, adquiriendo solo la competencia Tom de primer orden. Las evaluaciones de sus habilidades TOM de segundo y tercer orden mostraron precisiones muy por encima del azar. Además, Tomnn exhibió una disminución más nítida al generalizar de TOM de primer a segundo orden que de órdenes de segunda a alta, y su precisión disminuyó con una mayor complejidad de la tarea. Estos patrones de dificultad percibidos estaban alineados con las expectativas cognitivas humanas. Además, la universalidad de los resultados se confirmó en diferentes escalas de parámetros. Nuestros hallazgos iluminan los patrones de generalización de Tom Machine y ofrecen una base para desarrollar más sistemas cognitivos como humanos.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 30 de septiembre de 2025.
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