論文の概要: The Counterfactual NESS Definition of Causation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05123v2
- Date: Tue, 15 Dec 2020 21:46:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 02:05:00.215791
- Title: The Counterfactual NESS Definition of Causation
- Title(参考訳): 因果関係の非現実的定義
- Authors: Sander Beckers
- Abstract要約: 我々の定義は実際には、ライトの有名なNESSの因果関係の定義と反実差分法条件の形式化であることを示している。
プリエンプションのケースの問題点分析を回避するために、差別化条件を弱めるように、定義を変更しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.198144010381572
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In previous work with Joost Vennekens I proposed a definition of actual
causation that is based on certain plausible principles, thereby allowing the
debate on causation to shift away from its heavy focus on examples towards a
more systematic analysis. This paper contributes to that analysis in two ways.
First, I show that our definition is in fact a formalization of Wright's famous
NESS definition of causation combined with a counterfactual difference-making
condition. This means that our definition integrates two highly influential
approaches to causation that are claimed to stand in opposition to each other.
Second, I modify our definition to offer a substantial improvement: I weaken
the difference-making condition in such a way that it avoids the problematic
analysis of cases of preemption. The resulting Counterfactual NESS definition
of causation forms a natural compromise between counterfactual approaches and
the NESS approach.
- Abstract(参考訳): joost vennekens氏との以前の仕事において、ある種の正当な原則に基づいた実際の因果関係の定義を提案し、因果関係に関する議論が、例からより体系的な分析へとシフトすることを可能にした。
本稿では2つの方法でその分析に寄与する。
まず、我々の定義は実際、ライトの有名な因果関係の定義と反実差分法条件の形式化であることを示す。
これは、我々の定義が互いに対立していると主張する因果関係に対する2つの非常に影響力のあるアプローチを統合することを意味する。
第二に、私は、この定義を大幅に改善するために修正し、先制のケースの問題を回避できるように、差分条件を弱めます。
因果関係の相反性定義は相反性アプローチと相反性アプローチの間の自然な妥協を形成する。
関連論文リスト
- Towards CausalGPT: A Multi-Agent Approach for Faithful Knowledge Reasoning via Promoting Causal Consistency in LLMs [60.244412212130264]
Causal-Consistency Chain-of-Thoughtは、基礎モデルの忠実さと因果性を強化するために、マルチエージェントコラボレーションを活用する。
我々のフレームワークは、広範囲かつ包括的な評価を通じて、最先端の手法よりも大きな優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-23T04:59:21Z) - Causing is Achieving -- A solution to the problem of causation [0.0]
因果関係の理解とモデル化の問題は近年,因果関係が本物であるという前提で問題視されている。
因果関係の本質は一つの函数、すなわちアキエフにある。
Achieves関数の性質を解明するためには依然として残っているが、これは以前の研究で部分的に詳細に説明されているだけである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-01T09:01:49Z) - Towards Trustworthy Explanation: On Causal Rationalization [9.48539398357156]
本研究では,2つの因果デシラタに基づく合理化モデルを提案する。
提案した因果合理化の優れた性能は,実世界のレビューや医療データセットで実証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T03:34:06Z) - Phenomenological Causality [14.817342045377842]
本稿では,基本的な概念が基本的な行動の集合である「現象因果性」の概念を提案する。
検討中のシステムが基本的な動作を制御する他の変数と相互作用する場合、それは因果マルコフ条件と一致していると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-15T13:05:45Z) - A Causal Analysis of Harm [18.7822411439221]
自律システムが誰かを傷つけるタイミングと方法に対処するための、法的および規制の枠組みの必要性はますます高まっている。
本稿では,因果モデルを用いた調和の定性的概念を定性的に定義し,実因果関係のよく知られた定義に基づく。
我々の定義は文献から例を扱えることを示し、自律システムに関わる状況についての推論において、その重要性を説明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-11T10:36:24Z) - Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in
NLI [60.142926537264714]
本稿では, 忠実度スルー・カウンタファクトの方法論について紹介する。
これは、説明に表される論理述語に基づいて、反実仮説を生成する。
そして、そのモデルが表現された論理と反ファクトの予測が一致しているかどうかを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T03:40:59Z) - Thinking About Causation: A Causal Language with Epistemic Operators [58.720142291102135]
我々はエージェントの状態を表すことで因果モデルの概念を拡張した。
対象言語の側面には、知識を表現する演算子や、新しい情報を観察する行為が追加されます。
我々は、論理の健全かつ完全な公理化を提供し、このフレームワークと因果的チーム意味論との関係について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T12:16:45Z) - From Checking to Inference: Actual Causality Computations as
Optimization Problems [79.87179017975235]
本稿では、最適化問題として二元非巡回モデルよりも、因果推論の異なる概念を定式化するための新しいアプローチを提案する。
8000ドル以上の変数を持つモデルを用いて,MaxSAT が ILP を上回り,数秒単位でチェック処理を行う場合が多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-05T10:56:52Z) - Aligning Faithful Interpretations with their Social Attribution [58.13152510843004]
モデル解釈が忠実であることの要件はあいまいで不完全であることに気付く。
因果的帰属(因果的帰属)と解釈(社会的帰属)に対する人間の行動の帰属(因果的帰属)の相違が問題であると認識する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T16:45:38Z) - The Curse of Performance Instability in Analysis Datasets: Consequences,
Source, and Suggestions [93.62888099134028]
自然言語推論(NLI)および読み込み(RC)解析/ストレスセットにおける最先端モデルの性能は極めて不安定であることがわかった。
このことは、(1)不安定さがこれらの分析セットに基づいて引き出された結論の信頼性にどのように影響するかという3つの疑問を提起する。
不安定の原因に関する理論的説明と実証的証拠の両方を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T15:41:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。