論文の概要: A Quantitative Symbolic Approach to Individual Human Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05030v1
• Date: Tue, 10 May 2022 16:43:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:47:59.581954
• Title: A Quantitative Symbolic Approach to Individual Human Reasoning
• Title（参考訳）: 個人的人間推論に対する定量的シンボリックアプローチ
• Authors: Emmanuelle Dietz, Johannes K. Fichte, Florim Hamiti
• Abstract要約: 文献から得られた知見を,論理的枠組みの中で認知的原理として定式化され,理論的推論の定量的概念を確立できることを示す。 非単調推論と計算機科学の技法、すなわち、解集合プログラミング(ASP)と呼ばれる解法パラダイムを用いる。 最後に、ASP.NETの可視性推論を使って、既存の実験の効果をテストし、異なる多数派反応を説明できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cognitive theories for reasoning are about understanding how humans come to conclusions from a set of premises. Starting from hypothetical thoughts, we are interested which are the implications behind basic everyday language and how do we reason with them. A widely studied topic is whether cognitive theories can account for typical reasoning tasks and be confirmed by own empirical experiments. This paper takes a different view and we do not propose a theory, but instead take findings from the literature and show how these, formalized as cognitive principles within a logical framework, can establish a quantitative notion of reasoning, which we call plausibility. For this purpose, we employ techniques from non-monotonic reasoning and computer science, namely, a solving paradigm called answer set programming (ASP). Finally, we can fruitfully use plausibility reasoning in ASP to test the effects of an existing experiment and explain different majority responses.
• Abstract（参考訳）: 推論の認知理論(cognitive theory for reasoning)とは、人間が前提からどのように結論に達するかを理解することである。 仮説的思考から始めると、基本的な日常言語の背後にある意味と、それについてどのように考えるべきかに関心がある。 広く研究されているトピックは、認知理論が典型的な推論タスクを考慮し、自身の経験実験によって確認できるかどうかである。 本稿では,理論を論じるのではなく,論理的枠組みの中で認知的原理として形式化されたこれらの理論が,理論の量的概念を確立できることを示す。 そこで我々は,非単調推論と計算機科学の手法,すなわち解集合プログラミング(ASP.NET)と呼ばれる問題解決パラダイムを用いる。 最後に、ASP.NETの可視性推論を使って、既存の実験の効果をテストし、異なる多数派反応を説明できます。

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