論文の概要: Projection: A Mechanism for Human-like Reasoning in Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13512v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 22:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 01:57:55.016894
• Title: Projection: A Mechanism for Human-like Reasoning in Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 投影:人工知能における人間ライクな推論のメカニズム
• Authors: Frank Guerin
• Abstract要約: モデルから)トップダウン情報を利用する推論手法は、困難な状況における実体認識に有効であることが示されている。 投射は、様々な状況や困難な状況に知識を適用するという問題を解決するための鍵となるメカニズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.218613353519724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence systems cannot yet match human abilities to apply knowledge to situations that vary from what they have been programmed for, or trained for. In visual object recognition methods of inference exploiting top-down information (from a model) have been shown to be effective for recognising entities in difficult conditions. Here this type of inference, called `projection', is shown to be a key mechanism to solve the problem of applying knowledge to varied or challenging situations, across a range of AI domains, such as vision, robotics, or language. Finally the relevance of projection to tackling the commonsense knowledge problem is discussed.
• Abstract（参考訳）: 人工知能システムは、プログラムされたものや訓練されたものとは異なる状況に知識を適用する人間の能力とはまだ一致しない。 トップダウン情報を利用した視覚的物体認識法では,難易度の高い物体の認識に有効であることが示されている。 ここで、このような推論は「プロジェクション」と呼ばれ、ビジョン、ロボティクス、言語など、さまざまなai領域にまたがる様々な状況に知識を適用するという問題を解決するための重要なメカニズムであることが示されている。 最後に,コモンセンス知識問題に対する予測の関連について論じる。

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