論文の概要: Languages for Smart and Computable Contracts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03764v1
- Date: Thu, 8 Apr 2021 13:32:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-09 13:11:02.287255
- Title: Languages for Smart and Computable Contracts
- Title(参考訳): スマートで計算可能な契約のための言語
- Authors: Christopher D. Clack
- Abstract要約: スマートコントラクトは、コンピュータ技術を使用して、商用契約の側面のパフォーマンスを自動化する。
コンピュータコードが当事者の意図に忠実であるという自信をどうやって持てるのか?
ここでは、重要な問題のいくつかを考察し、現在の研究の方向性を探り、信頼できるスマートコントラクトの開発における言語設計の重要性を説明します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Smart Contracts use computer technology to automate the performance of
aspects of commercial agreements. Yet how can there be confidence that the
computer code is faithful to the intentions of the parties? To understand the
depth and subtlety of this question requires an exploration of natural and
computer languages, of the semantics of expressions in those languages, and of
the gap that exists between the disciplines of law and computer science. Here
we provide a perspective on some of the key issues, explore some current
research directions, and explain the importance of language design in the
development of reliable Smart Contracts, including the specific methodology of
Computable Contracts.
- Abstract(参考訳): スマートコントラクトは、コンピュータ技術を使用して、商用契約のパフォーマンスを自動化する。
しかし、どのようにしてコンピュータコードは当事者の意図に忠実である、という確信が持てるのだろうか?
この質問の深さと微妙さを理解するには、自然言語とコンピュータ言語の探索、それらの言語における表現の意味論、および法学と計算機科学の間のギャップが必要である。
ここでは、重要な問題のいくつかを考察し、現在の研究方向を探り、計算可能契約の具体的な方法論を含む信頼性の高いスマートコントラクトの開発における言語設計の重要性を説明します。
関連論文リスト
- Smart Contract Languages: a comparative analysis [1.4066752230258734]
主要なブロックチェーンプラットフォームで使用されるスマートコントラクト言語について検討する。
ユーザビリティ、プログラミングスタイル、安全性、セキュリティなど、言語固有の機能に重点を置いています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-05T14:25:23Z) - SmartML: Towards a Modeling Language for Smart Contracts [0.3277163122167434]
本稿では,プラットフォームに依存しない,理解しやすいスマートコントラクトのモデリング言語であるSmartMLを提案する。
セキュリティ脆弱性に対処する上での役割に焦点をあてて、その形式的意味論と型システムについて詳述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T11:27:53Z) - Igniting Language Intelligence: The Hitchhiker's Guide From
Chain-of-Thought Reasoning to Language Agents [80.5213198675411]
大規模言語モデル(LLM)は言語知能の分野を劇的に拡張した。
LLMは興味をそそるチェーン・オブ・シークレット(CoT)推論技術を活用し、答えを導き出す途中の中間ステップを定式化しなければならない。
最近の研究は、自律言語エージェントの開発を促進するためにCoT推論手法を拡張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-20T14:30:55Z) - Construction contract risk identification based on knowledge-augmented
language model [1.870031206586792]
本稿では,人的専門家による契約審査の過程をエミュレートするために,建設契約知識を持つ大規模言語モデルを活用する新しい手法を提案する。
ドメイン知識ベースを構築する際に自然言語を使うことは、実践的な実装を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-22T05:27:06Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T02:11:34Z) - Language Cognition and Language Computation -- Human and Machine
Language Understanding [51.56546543716759]
言語理解は認知科学とコンピュータ科学の分野で重要な科学的問題である。
これらの規律を組み合わせることで、インテリジェントな言語モデルを構築する上で、新たな洞察が得られますか?
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T02:37:00Z) - Knowledge Engineering in the Long Game of Artificial Intelligence: The
Case of Speech Acts [0.6445605125467572]
本稿では,知識工学の原則と実践について述べる。
我々は,言語学,認知モデル,統計自然言語処理において広く追求されている課題である対話行動モデリングに注目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T14:05:12Z) - Detecting Logical Relation In Contract Clauses [94.85352502638081]
契約における節間の論理的関係の抽出を自動化する手法を開発する。
結果として得られたアプローチは、コントラクト作者が節間の潜在的な論理的衝突を検出するのに役立つだろう。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T19:26:32Z) - Controlled Language and Baby Turing Test for General Conversational
Intelligence [0.0]
一般的な会話知能は、人工知能の重要な部分である。
会話インテリジェンスのための古典的チューリングテストの拡張のためのベイビーチューリングテストアプローチ。
汎用的な会話システムを構築するために,この2つを併用する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T08:27:26Z) - Semantics-Aware Inferential Network for Natural Language Understanding [79.70497178043368]
このようなモチベーションを満たすために,セマンティックス対応推論ネットワーク(SAIN)を提案する。
SAINの推論モジュールは、明示的な文脈的セマンティクスを補完的な入力として、セマンティクス上の一連の推論ステップを可能にする。
本モデルでは,機械読解や自然言語推論など11タスクの大幅な改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-28T07:24:43Z) - Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind
Agents [64.25696237463397]
エージェントが手書きのルールを指定せずに「行間を読む」能力を自発的に学習するアルゴリズムを提案する。
協調型マルチエージェント教育状況における心の理論(ToM)を統合し,適応型強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T19:37:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。