auto-psych：用智能体驱动的理论发现与实验自动化心灵科学

基于AI的科学自动化日益可行——用智能体生成假设、设计实验并分析数据。但数据采集是该管线的主要瓶颈。心理学——尤其是计算认知科学——非常适合从AI实验获益：理论常表示为代码——众包平台支持大规模程序化人类数据采集。此处——我们把自动发现技术应用于计算认知科学的理论生成项目——以基于智能体的系统经众包调查实验独立采集人类数据。作为试验台——我们使用认知心理学的经典案例研究：判断哪些抛硬币序列在主观上更随机。我们的系统auto-psych使用嵌套的智能体发现循环生成人类行为的解释性理论：内环猜想、拟合并批评概率认知模型；外环设计实验测试这些模型、在线发起并分析数据。该系统能经系统实验从合成数据快速可靠地恢复真值理论——但嵌套结构对模型表现至关重要。此外——在三个独立的人类实验序列中——该系统找到比科学文献生成的理论更好拟合数据的理论。本工作由此展示计算认知科学中自动化数据采集与理论发现的可行性。