論文の概要: Declarative Mechanism Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13122v4
• Date: Thu, 13 Jul 2023 17:56:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-14 18:03:08.913076
• Title: Declarative Mechanism Design
• Title（参考訳）: 宣言機構設計
• Authors: Andr\'es Garc\'ia-Camino
• Abstract要約: 本論文の目的は, 人工学習(AT)に注意を向けることであり, 規則的深層学習(RDL)の概念実証実装を示す仮の回答を与えることである。 本稿では,これまで宣言的モデルや電子施設の拡張に用いられてきたsIを,ニューラルネットワークの実行と人工教師(AT)とのインタラクションを規制する手段として紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Regulation of Multi-Agent Systems (MAS) and Declarative Electronic Institutions (DEIs) was a multidisciplinary research topic of the past decade involving (Physical and Software) Agents and Law since the beginning, but recently evolved towards News-claimed Robot Lawyer since 2016. One of these first proposals of restricting the behaviour of Software Agentswas Electronic Institutions.However, with the recent reformulation of Artificial Neural Networks (ANNs) as Deep Learning (DL), Security, Privacy,Ethical and Legal issues regarding the use of DL has raised concerns in the Artificial Intelligence (AI) Community. Now that the Regulation of MAS is almost correctly addressed, we propose the Regulation of Artificial Neural Networks as Agent-based Training of a special type of regulated Artificial Neural Network that we call Institutional Neural Network (INN).The main purpose of this paper is to bring attention to Artificial Teaching (AT) and to give a tentative answer showing a proof-of-concept implementation of Regulated Deep Learning (RDL). This paper introduces the former concept and provide sI, a language previously used to model declaratively and extend Electronic Institutions, as a means to regulate the execution of Artificial Neural Networks and their interactions with Artificial Teachers (ATs)
• Abstract（参考訳）: マルチエージェントシステム(mas)と宣言型電子機関(deis)の規制は、(物理的およびソフトウェア)エージェントと法に関する過去10年間の多分野にわたる研究テーマであったが、最近は2016年以来、ニュースを流用するロボット弁護士へと進化した。 ソフトウェアエージェントの行動を制限する最初の提案の1つは、電子的な機関である。しかしながら、最近のディープラーニング(dl)としての人工ニューラルネットワーク(anns)の改革により、dlの使用に関するセキュリティ、プライバシ、倫理、法的な問題により、人工知能(ai)コミュニティの懸念が高まっている。 現在、MASの規制はほぼ正しく対処されているため、我々はInstitutional Neural Network (INN)と呼ぶ特殊なタイプの制御ニューラルネットワークのエージェントベーストレーニングとして、ニューラルネットワークの規制を提案する。 本研究の目的は,人工学習(AT)に注意を向けることであり,Regulated Deep Learning(RDL)の概念実証実装を示す仮の回答を与えることである。 本稿では,これまで宣言的モデルや電子施設の拡張に用いられてきたsIを,ニューラルネットワークの実行と人工教師(AT)とのインタラクションを規制する手段として紹介する。

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