論文の概要: Recognizing Concepts and Recognizing Musical Themes. A Quantum Semantic
Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10941v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 17:55:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-27 18:06:47.323494
- Title: Recognizing Concepts and Recognizing Musical Themes. A Quantum Semantic
Analysis
- Title（参考訳）: 概念の認識と音楽のテーマの認識。
量子意味解析
- Authors: Maria Luisa Dalla Chiara, Roberto Giuntini, Eleonora Negri, Giuseppe
Sergioli
- Abstract要約: 過去の経験に基づいて、抽象概念や音楽テーマはどのように認識されているか?
この問題は、パターン認識と機械学習に対する量子アプローチの枠組みでうまく議論できる。
認識手順は人間と人工知能では異なるが、どちらの場合においても「問題に直面する」方法が一般的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How are abstract concepts and musical themes recognized on the basis of some
previous experience? It is interesting to compare the different behaviors of
human and of artificial intelligences with respect to this problem. Generally,
a human mind that abstracts a concept (say, table) from a given set of known
examples creates a table-Gestalt: a kind of vague and out of focus image that
does not fully correspond to a particular table with well determined features.
A similar situation arises in the case of musical themes. Can the construction
of a gestaltic pattern, which is so natural for human minds, be taught to an
intelligent machine? This problem can be successfully discussed in the
framework of a quantum approach to pattern recognition and to machine learning.
The basic idea is replacing classical data sets with quantum data sets, where
either objects or musical themes can be formally represented as pieces of
quantum information, involving the uncertainties and the ambiguities that
characterize the quantum world. In this framework, the intuitive concept of
Gestalt can be simulated by the mathematical concept of positive centroid of a
given quantum data set. Accordingly, the crucial problem "how can we classify a
new object or a new musical theme (we have listened to) on the basis of a
previous experience?" can be dealt with in terms of some special quantum
similarity-relations. Although recognition procedures are different for human
and for artificial intelligences, there is a common method of "facing the
problems" that seems to work in both cases.
- Abstract（参考訳）: 過去の経験に基づいて、抽象概念や音楽テーマはどのように認識されているか?
この問題に関して、人間と人工知能の異なる行動を比較することは興味深い。
一般に、ある概念(例えば、表)を既知の例のセットから抽象化する人間の心は、テーブル・ゲシュタルト(table-gestalt)を生成する。
同様の状況は、音楽的なテーマの場合には生じる。
人間の心にとって非常に自然なゲシュタルティックなパターンの構築は、知的機械に教えられるのだろうか?
この問題は、パターン認識と機械学習への量子アプローチの枠組みにおいて、うまく議論することができる。
基本的な考え方は、古典的なデータセットを量子データセットに置き換えることであり、オブジェクトまたは音楽のテーマは、量子世界の特徴となる不確実性と曖昧さを含む量子情報の断片として形式的に表現することができる。
この枠組みでは、ジェスタルトの直感的な概念は、与えられた量子データセットの正中心の数学的概念によってシミュレートすることができる。
したがって、「新しい物体や新しい音楽の主題を以前の経験に基づいてどのように分類できるか」という重要な問題は、いくつかの特別な量子類似性関係の観点から扱うことができる。
認識手順は人間と人工知能では異なるが、どちらの場合においても「問題に直面する」方法が一般的である。
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