Fugu-MT 論文翻訳(概要): Abstraction and Analogy-Making in Artificial Intelligence

論文の概要: Abstraction and Analogy-Making in Artificial Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10717v1
Date: Mon, 22 Feb 2021 00:12:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-23 15:02:52.860225
Title: Abstraction and Analogy-Making in Artificial Intelligence
Title（参考訳）: 人工知能の抽象化とアナロジー-メイキング
Authors: Melanie Mitchell
Abstract要約: 現在のAIシステムは、人間のような抽象化やアナロジーを形成する能力に近づきません。本稿では,記号的手法,深層学習,確率的プログラム誘導など,この目標に対するいくつかのアプローチの利点と限界についてレビューする。
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: Conceptual abstraction and analogy-making are key abilities underlying humans' abilities to learn, reason, and robustly adapt their knowledge to new domains. Despite of a long history of research on constructing AI systems with these abilities, no current AI system is anywhere close to a capability of forming humanlike abstractions or analogies. This paper reviews the advantages and limitations of several approaches toward this goal, including symbolic methods, deep learning, and probabilistic program induction. The paper concludes with several proposals for designing challenge tasks and evaluation measures in order to make quantifiable and generalizable progress in this area.
Abstract（参考訳）: 概念的抽象化と類推は、知識を新しい領域にしっかりと適応させる人間の能力の根底にある重要な能力である。これらの能力を持つAIシステムの構築に関する長い研究にもかかわらず、現在のAIシステムは人間のような抽象化やアナロジーを形成する能力に近づきません。本稿では,記号的手法,深層学習,確率的プログラム誘導など,この目標に対するいくつかのアプローチの利点と限界についてレビューする。本論文では, この領域における定量的かつ一般化可能な進展を実現するために, 課題タスクの設計と評価手法に関するいくつかの提案を締めくくる。

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