Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Norms via Natural Language Teachings

論文の概要: Learning Norms via Natural Language Teachings

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10556v1
Date: Thu, 20 Jan 2022 22:09:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-30 12:09:43.766490
Title: Learning Norms via Natural Language Teachings
Title（参考訳）: 自然言語による規範の学習
Authors: Taylor Olson and Ken Forbus
Abstract要約: 本稿では,自然言語テキストからノルムを学習するための計算手法を紹介し,実演する。日々の人々が社会規範についてAIシステムを訓練する基盤を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: To interact with humans, artificial intelligence (AI) systems must understand our social world. Within this world norms play an important role in motivating and guiding agents. However, very few computational theories for learning social norms have been proposed. There also exists a long history of debate on the distinction between what is normal (is) and what is normative (ought). Many have argued that being capable of learning both concepts and recognizing the difference is necessary for all social agents. This paper introduces and demonstrates a computational approach to learning norms from natural language text that accounts for both what is normal and what is normative. It provides a foundation for everyday people to train AI systems about social norms.
Abstract（参考訳）: 人間と対話するには、人工知能(AI)システムは私たちの社会世界を理解する必要がある。この世界の規範は、エージェントのモチベーションと誘導において重要な役割を果たす。しかし、社会規範を学ぶための計算理論はほとんど提案されていない。また、通常のもの(イ)と規範的なもの(イ)の区別については長い歴史がある。多くの人は、すべての社会的エージェントに対して、概念の両方を学習し、その違いを認識する能力が必要であると論じている。本稿では,通常と規範の両方を考慮に入れた自然言語テキストからノルムを学習するための計算手法を紹介し,実証する。日々の人々が社会規範についてAIシステムを訓練する基盤を提供する。

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