Complex Bekrachtigingsleren: naar een computationeel model van arbitrair toepasbaar relationeel reageren.

Relationeel reageren, de capaciteit om op één gebeurtenis te reageren op basis van de relatie met een andere, is een centraal aspect van menselijke cognitie. Mensen beschikken over een ongeëvenaarde bekwaamheid om op een arbitrair toepasbare manier relationeel te reageren (AARR), reageren op basis van relaties die niet bepaald worden door formele stimulus eigenschappen, maar door contextuele factoren (bv., we kunnen ons gedragen alsof een kleine munt, een eurostuk, meer waard is dan een grotere munt, een stuk van vijftig cent). Deze capaciteit is betrokken in taal, redeneren, perspectief nemen en psychopathologie. Ondanks de recente vooruitgang van computationele modellen van menselijk leren blijven pogingen om de arbitraire, flexibele en generatieve aard van AARR te modelleren beperkt. Een computationeel model van AARR zou nieuwe inzichten bieden voor zowel computationeel als leerpsychologisch onderzoek. Dit project stelt zich als doel een computationeel model van AARR te bekomen. In WP1 breiden we bestaande reinforcement learning (RL) modellen uit om fundamentele kenmerken van AARR te modelleren. In WP2 onderzoeken we de dynamieken van AARR aan de hand van een familie van gerelateerde RL modellen. In WP3, ten slotte, onderzoeken we of recent ontwikkelde deep RL modellen gebruikt kunnen worden om de ontogenetische ontwikkeling van AARR, door het leren van structurele representaties, te modelleren.