論文の概要: The Inescapable Duality of Data and Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13520v1
- Date: Wed, 24 Mar 2021 23:07:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-26 13:41:33.747102
- Title: The Inescapable Duality of Data and Knowledge
- Title（参考訳）: データと知識の不可避な二重性
- Authors: Amit Sheth and Krishnaprasad Thirunarayan
- Abstract要約: 我々は、データのみに焦点を当てたシステムが、狭義のタスクに焦点を絞った成功にハンディキャップされている方法について論じる。
我々は,認知科学に基づく人間の知能における知識と経験の役割とを対比する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.498300638473408
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We will discuss how over the last 30 to 50 years, systems that focused only
on data have been handicapped with success focused on narrowly focused tasks,
and knowledge has been critical in developing smarter, intelligent, more
effective systems. We will draw a parallel with the role of knowledge and
experience in human intelligence based on cognitive science. And we will end
with the recent interest in neuro-symbolic or hybrid AI systems in which
knowledge is the critical enabler for combining data-intensive statistical AI
systems with symbolic AI systems which results in more capable AI systems that
support more human-like intelligence.
- Abstract（参考訳）: 我々は、過去30年から50年の間に、データのみに焦点を当てたシステムが、狭義のタスクに焦点を絞った成功に障害を負い、知識がより賢く、インテリジェントで効果的なシステムを開発する上で重要であることを論じる。
我々は,認知科学に基づく人間の知能における知識と経験の役割とを対比する。
そして、私たちは、知識がデータ集約型統計AIシステムと、より人間的な知性をサポートするより有能なAIシステムとを結合するための重要な有効要因である、ニューロシンボリックまたはハイブリッドAIシステムに対する最近の関心に終止符を打つ。
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