論文の概要: Artificial Intelligence is stupid and causal reasoning won't fix it

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07371v1
• Date: Mon, 20 Jul 2020 22:23:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 14:24:43.453491
• Title: Artificial Intelligence is stupid and causal reasoning won't fix it
• Title（参考訳）: 人工知能は愚かで因果推論は解決しない
• Authors: John Mark Bishop
• Abstract要約: Judea Pearl氏が提案するキーは、推論を因果推論と関連付けることで置き換えることだ。 AIマシーンが因果関係を把握できないというほどではないが、AIマシーン – 準計算 – はまったく理解できない。
• 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: Artificial Neural Networks have reached Grandmaster and even super-human performance across a variety of games: from those involving perfect-information (such as Go) to those involving imperfect-information (such as Starcraft). Such technological developments from AI-labs have ushered concomitant applications across the world of business - where an AI brand tag is fast becoming ubiquitous. A corollary of such widespread commercial deployment is that when AI gets things wrong - an autonomous vehicle crashes; a chatbot exhibits racist behaviour; automated credit scoring processes discriminate on gender etc. - there are often significant financial, legal and brand consequences and the incident becomes major news. As Judea Pearl sees it, the underlying reason for such mistakes is that, 'all the impressive achievements of deep learning amount to just curve fitting'. The key, Judea Pearl suggests, is to replace reasoning by association with causal-reasoning - the ability to infer causes from observed phenomena. It is a point that was echoed by Gary Marcus and Ernest Davis in a recent piece for the New York Times: 'we need to stop building computer systems that merely get better and better at detecting statistical patterns in data sets - often using an approach known as Deep Learning - and start building computer systems that from the moment of their assembly innately grasp three basic concepts: time, space and causality'. In this paper, foregrounding what in 1949 Gilbert Ryle termed a category mistake, I will offer an alternative explanation for AI errors: it is not so much that AI machinery cannot grasp causality, but that AI machinery - qua computation - cannot understand anything at all.
• Abstract（参考訳）: 人工ニューラルネットワークは、完璧情報(Goなど)を含むものから不完全情報(Starcraftなど)を含むものまで、さまざまなゲームでグランドマスターや超人的なパフォーマンスに達している。 AI-labsによるこのような技術開発は、ビジネスの世界で共用的なアプリケーションを生み出している — AIブランドタグが急速に普及している。 自動運転車がクラッシュする、チャットボットが人種差別的行動を示す、クレジット自動スコア付けのプロセスが性別などを差別するなど、aiが間違った状況に陥ると、経済的、法的、ブランド的な影響が大きくなり、インシデントが大きなニュースになる。 ジュデア・パール(Judea Pearl)が見ているように、そのようなミスの根底にある理由は、「深層学習の素晴らしい成果は、ただのカーブフィッティングである」ということである。 Judea Pearl氏が示唆する鍵は、因果推論(因果推論)と関連づけることで推論を置き換えることだ。 ニューヨーク・タイムズの最近の記事で、ゲイリー・マーカスとアーネスト・デイビス(Ernest Davis)が「我々はデータセットの統計的パターン(しばしばDeep Learningと呼ばれるアプローチを使って)をより良く、より良く検出するコンピュータシステムの構築を止め、組み立ての瞬間から、時間、空間、因果性という3つの基本的な概念を自然に把握するコンピュータシステムの構築を開始する必要がある」と記している。 本稿では,1949年にギルバート・ライル(Gilbert Ryle)が「カテゴリーミス」と呼んだことを前提として,AIの誤りに対する別の説明を行う。

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