Bambini e LLM a confronto in un compito di inferenza induttiva

Uno studio recente pubblicato su arXiv (2605.24528) indaga le capacità di inferenza induttiva di bambini umani rispetto ad agenti basati su LLM attraverso un Box Task. Questo compito consiste nel dedurre una causa nascosta interagendo in modo sequenziale con un ambiente imprevedibile. I ricercatori affrontano questa sfida tramite induzione di programmi utilizzando l'inferenza bayesiana basata su particelle, presentando due prospettive: soddisfazione di vincoli soggettivi e sintesi di programmi. I risultati indicano che le azioni dei bambini sono descritte in modo più accurato da una combinazione di vincoli soggettivi. La ricerca mira a scoprire le basi computazionali dell'inferenza umana e a determinare se gli LLM mostrano un comportamento comparabile quando affrontano vincoli simili.