論文の概要: Paraconsistent Foundations for Probabilistic Reasoning, Programming and
Concept Formation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14474v2
- Date: Thu, 14 Jan 2021 17:51:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-19 11:05:27.146048
- Title: Paraconsistent Foundations for Probabilistic Reasoning, Programming and
Concept Formation
- Title（参考訳）: 確率論的推論・プログラミング・概念形成のための矛盾する基礎
- Authors: Ben Goertzel
- Abstract要約: 4値のパラ一貫性真理値(ここでは「pビット」と呼ばれる)は、確率論的論理とプログラミングと概念形成の高度AI関連形式の概念的、数学的、実践的な基礎として機能する。
構成的双対(CD)論理に従って動作している4値のpビットの平均平均値と再正規化がPLN(Probabilistic Logic Networks)の強度と自信の真理値をもたらすことが示されている。
- 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: It is argued that 4-valued paraconsistent truth values (called here "p-bits")
can serve as a conceptual, mathematical and practical foundation for highly
AI-relevant forms of probabilistic logic and probabilistic programming and
concept formation.
First it is shown that appropriate averaging-across-situations and
renormalization of 4-valued p-bits operating in accordance with Constructible
Duality (CD) logic yields PLN (Probabilistic Logic Networks)
strength-and-confidence truth values. Then variations on the Curry-Howard
correspondence are used to map these paraconsistent and probabilistic logics
into probabilistic types suitable for use within dependent type based
programming languages.
Zach Weber's paraconsistent analysis of the sorites paradox is extended to
form a paraconsistent / probabilistic / fuzzy analysis of concept boundaries;
and a paraconsistent version of concept formation via Formal Concept Analysis
is presented, building on a definition of fuzzy property-value degrees in terms
of relative entropy on paraconsistent probability distributions.
These general points are fleshed out via reference to the realization of
probabilistic reasoning and programming and concept formation in the OpenCog
AGI framework which is centered on collaborative multi-algorithm updating of a
common knowledge metagraph.
- Abstract（参考訳）: 4値のパラ一貫性真理値(ここでは「pビット」と呼ばれる)は、確率論的論理と確率的プログラミングと概念形成の高度AI関連形式の概念的、数学的、実践的な基礎として機能する。
まず,CD(Constructible Duality)論理に従って動作している4値のp-bitsの平均値と再正規化がPLN(Probabilistic Logic Networks)の強度と信頼性の真理値をもたらすことを示す。
次に、Curry-Howard対応のバリエーションを使用して、これらのパラ一貫性と確率論理を依存型ベースのプログラミング言語での使用に適した確率型にマッピングする。
ザック・ウェーバーのソライトパラドックスのパラ一貫性解析は、概念境界のパラ一貫性・確率的・ファジィ解析へと拡張され、形式的概念分析による概念形成のパラ一貫性バージョンが提示され、パラ一貫性確率分布の相対エントロピーの観点からファジィ特性値次数の定義に基づいている。
これらの一般的な点は、共通知識メタグラフの多元的更新を中心にしたOpenCog AGIフレームワークにおける確率論的推論とプログラミング、概念形成の実現を参照して、具体化される。
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