Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Probability to Consilience: How Explanatory Values Implement Bayesian Reasoning

論文の概要: From Probability to Consilience: How Explanatory Values Implement Bayesian Reasoning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02359v1
Date: Wed, 3 Jun 2020 16:11:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 17:36:43.020659
Title: From Probability to Consilience: How Explanatory Values Implement Bayesian Reasoning
Title（参考訳）: 確率から回復へ:ベイズ推論における説明的価値の実践
Authors: Zachary Wojtowicz and Simon DeDeo
Abstract要約: 本稿では,説明的価値がいかに調和して説明を導出するかをベイズ語で記述する。結果の分類法は、人々が好む説明を行うための予測器のセットを提供する。この枠組みはまた、陰謀論、妄想、過激主義イデオロギーを駆動する説明的バイスを再解釈することを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10152838128195464
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent work in cognitive science has uncovered a diversity of explanatory values, or dimensions along which we judge explanations as better or worse. We propose a Bayesian account of how these values fit together to guide explanation. The resulting taxonomy provides a set of predictors for which explanations people prefer and shows how core values from psychology, statistics, and the philosophy of science emerge from a common mathematical framework. In addition to operationalizing the explanatory virtues associated with, for example, scientific argument-making, this framework also enables us to reinterpret the explanatory vices that drive conspiracy theories, delusions, and extremist ideologies.
Abstract（参考訳）: 認知科学における最近の研究は、説明的価値や次元の多様性を明らかにし、説明がより良くも悪くも判断する。本稿では,これらの値がどのように適合するかをベイズ語で説明する。結果として得られた分類学は、人々が心理学、統計学、科学哲学の核となる価値が共通の数学的枠組みからどのように現れるかを示す一連の予測器を提供する。この枠組みは, 科学的議論作成などの説明的美徳の運用に加えて, 陰謀論, 妄想, 過激主義イデオロギーを推し進める説明的悪徳の再解釈を可能にする。

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