論文の概要: Applying Deutsch's concept of good explanations to artificial intelligence and neuroscience -- an initial exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09318v2
• Date: Thu, 24 Dec 2020 23:06:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-03 03:04:38.308654
• Title: Applying Deutsch's concept of good explanations to artificial intelligence and neuroscience -- an initial exploration
• Title（参考訳）: 人工知能と神経科学へのDeutschの優れた説明を応用する -- 最初の調査
• Authors: Daniel C. Elton
• Abstract要約: 深層学習におけるドイツの難しい原則と、より形式化された原則とどのように関連しているかを調査します。 私たちは、人間の脳を見ることで、知能でどのように難しい説明が果たす役割を見ます。
• 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 intelligence has made great strides since the deep learning revolution, but AI systems still struggle to extrapolate outside of their training data and adapt to new situations. For inspiration we look to the domain of science, where scientists have been able to develop theories which show remarkable ability to extrapolate and sometimes predict the existence of phenomena which have never been observed before. According to David Deutsch, this type of extrapolation, which he calls "reach", is due to scientific theories being hard to vary. In this work we investigate Deutsch's hard-to-vary principle and how it relates to more formalized principles in deep learning such as the bias-variance trade-off and Occam's razor. We distinguish internal variability, how much a model/theory can be varied internally while still yielding the same predictions, with external variability, which is how much a model must be varied to accurately predict new, out-of-distribution data. We discuss how to measure internal variability using the size of the Rashomon set and how to measure external variability using Kolmogorov complexity. We explore what role hard-to-vary explanations play in intelligence by looking at the human brain and distinguish two learning systems in the brain. The first system operates similar to deep learning and likely underlies most of perception and motor control while the second is a more creative system capable of generating hard-to-vary explanations of the world. We argue that figuring out how replicate this second system, which is capable of generating hard-to-vary explanations, is a key challenge which needs to be solved in order to realize artificial general intelligence. We make contact with the framework of Popperian epistemology which rejects induction and asserts that knowledge generation is an evolutionary process which proceeds through conjecture and refutation.
• Abstract（参考訳）: 人工知能はディープラーニング革命以来、大きな進歩を遂げてきたが、AIシステムはトレーニングデータの外部への露出と新しい状況への適応に苦戦している。 科学者は、これまで観測されたことのない現象の存在を外挿し、時には予測する驚くべき能力を示す理論を開発できた。 デビッド・ドイッチュ(David Deutsch)によれば、この種の外挿は「リーチ」と呼ばれ、科学的理論が変化しにくいためである。 本研究では,Deutschの難易度原理と,バイアス分散トレードオフやOccam's razorといった深層学習におけるより形式化された原則との関連について検討する。 我々は、モデル/理論が内部的にどの程度変化しても、同じ予測を得られるか、外部変数と区別し、新しい非分布データを正確に予測するために、モデルがどの程度変化する必要があるかを示す。 本稿では,ラショモン集合の大きさを用いた内部変動量の測定方法とコルモゴロフ複雑性を用いた外部変動量の測定方法について述べる。 人間の脳を見て、脳内の2つの学習システムを区別することで、知性において困難な説明が果たす役割を探求する。 第1のシステムはディープラーニングと似ていて、知覚と運動制御のほとんどを基盤としており、第2のシステムはより創造的なシステムであり、世界の難しい説明を生成できる。 我々は、この第2のシステムがいかに多変量説明を生成することができるかを理解することは、人工知能を実現するために解決すべき重要な課題であると主張している。 帰納を拒絶するポペル認識論の枠組みに接触し、知識の生成は予想と反論を通じて進行する進化過程であると主張する。

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