——これらの能力により、彼らはそれぞれ独特な生態的ニッチにおいて非常に強い適応性を示しました。
心の理論
の能力発展を促進しました。
は各霊長類個体に社会的階級体系の中で地位を向上させる機会を与えました。それは彼らに自身の評判を効果的に管理し、過ちを隠すことを可能にしました。また同盟を結び、新興勢力を取り入けることや権威に媚びへつらうこともできました。さらに同盟を形成し反乱を起こし、緊張状態を和らげたり、喧嘩後の関係を修復することも可能としました。初期の知的能力とは異なり、心の理論は捕食者から逃れるためや希少な獲物を得るための生存圧力ではなく、複雑な政治的駆け引きにおけるより微妙で致命的な危険から生まれたものです。
未来を予測する
はほぼ同時に現れ、互いに補完し合い、霊長類が進化の中で優位に立つことを助けました。
未来のニーズを予測することで、霊長類は資源をどのように取得するかを事前に計画し、潜在的なリスクを回避し、環境に更好地適することができます。この能力は単に生存競争力を強化するだけでなく、より複雑な社会的相互作用や政治的駆け引きにも知的支援を提供しました。
新しいスキル Get ✅
他の動物が何か動作をしているのを見たり、自分や他人が何かをする様子を想像したりすると、霊長類の脳内の対応するニューロンが活性化されます。このメカニズムは、他者の意図を理解するだけでなく、道具を作り出す積極的な能力も与え、観察を通じて学び、スキルを習得することができます。非霊長類の動物は既知の行動を選んで観察するだけであり、霊長類のように観察を通じて
：教育の前提条件は、他人が特定のスキルをまだ身に着けていないことを理解することです。教師は自分が知っていることが他人にとって未知であることに気づかなければなりません。
：学習者は長時間にわたり集中し、複雑なスキルの意図を認識し、何度も試行錯誤してスキルを習得します。学生は他人が持っている能力を自分はまだ持っていないことに気づきます。
：学習者は教師の意図的な動きと非意図的な動きを区別できる必要があります。例えば、以前見たビデオでは、3歳の子ども（4歳前後になるとより完全な心の理論を持つ子ども）はまだコーチの意図的な動きと非意図的な動きを区別できませんでした。
この進化は新たな知識伝達の方法を生み出しました。賢い個体がいくつかの新しいスキルを見つけた場合でも、そのスキルは彼らが亡くなった後も集団内で広まり、世代を超えて文化として継承されます。
大脳構造の進化
を包み込むように進化した部分です。もう一つの新しい大脳皮質領域は、霊長類特有のいくつかの感覚野領域の組み合わせであり、これを総称して
、つまり「考える」という行為そのものを考える能力と呼ばれます。研究によると、gPFC の大きさは霊長類の社会ネットワークの規模と密接に関連しています：gPFC が大きいほど、霊長類は社会的階級の中で高い地位にいる傾向があります。同様の関係は人間にも存在し、顆粒前頭前野の厚さが大きいほど、社会ネットワークが広く、心理的理論タスクでのパフォーマンスも良好です。
は外部世界を解釈する際に重要な役割を果たします。古い哺乳類の領域が外部世界をシミュレートする責任を持つ一方で、PSC はそれらのシミュレーションについてのより高次のモデルを作成します。これらの新しい霊長類特有の領域は、単に感覚野がなぜある場所に食物があると考えるのかを説明するだけでなく、動物が外部世界に対してどのような内面的なシミュレーションを持っているのかを説明します。
ロボットの模倣
は車を運転できる人工知能システムであり、最初に人間ドライバーの操作を模倣して学習する方法を使用しました。しかし、ALVINN は人間ドライバーがどのようにして誤りから回復するかを目にしておらず、小さな誤りがしばしば災害的な運転失敗を引き起こしました。
これに対する解決策は二つあります：
：専門家による積極的な指導を通じて、AI の誤りが専門家によって迅速に修正されます。専門家の即時フィードバックにより、AI の学習効果が大幅に向上し、小さな誤りによる深刻な問題を回避できます。
：この手法では、AI は人間ドライバーが運転決定を行う背後にある意図を理解しようとします。AI は専門家の意図を判断し、報酬関数を推定することで、運転行動をより良く模倣し、最適化します。
これらの二つの方法はいずれも AI システムが複雑な運転シーンに対処する能力を向上させ、その安定性と安全性を高めます。