論文の概要: Is it possible not to cheat on the Turing Test: Exploring the potential
and challenges for true natural language 'understanding' by computers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14672v1
- Date: Wed, 29 Jun 2022 14:19:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-30 22:54:32.840303
- Title: Is it possible not to cheat on the Turing Test: Exploring the potential
and challenges for true natural language 'understanding' by computers
- Title（参考訳）: チューリングテストで不正は不可能か:コンピュータによる真の自然言語の「理解」の可能性と課題を探る
- Authors: Lize Alberts
- Abstract要約: 人工知能における自然言語理解の領域は、大きな進歩を遂げたと主張している。
現在のアプローチと残る課題について、包括的で学際的な概要は、まだ実行されていない。
これらすべての視点をまとめて、真の(人間のような)言語理解に到達する上での課題を解き放ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent hype surrounding the increasing sophistication of language processing
models has renewed optimism regarding machines achieving a human-like command
of natural language. The area of natural language understanding in artificial
intelligence claims to have been making great strides in this area, however,
the lack of conceptual clarity in how 'understanding' is used in this and other
disciplines have made it difficult to discern how close we actually are. A
comprehensive, interdisciplinary overview of current approaches and remaining
challenges is yet to be carried out. Beyond linguistic knowledge, this requires
considering our species-specific capabilities to categorize, memorize, label
and communicate our (sufficiently similar) embodied and situated experiences.
Moreover, gauging the practical constraints requires critically analyzing the
technical capabilities of current models, as well as deeper philosophical
reflection on theoretical possibilities and limitations. In this paper, I unite
all of these perspectives -- the philosophical, cognitive-linguistic, and
technical -- to unpack the challenges involved in reaching true (human-like)
language understanding. By unpacking the theoretical assumptions inherent in
current approaches, I hope to illustrate how far we actually are from achieving
this goal, if indeed it is the goal.
- Abstract（参考訳）: 言語処理モデルの高度化に伴う近年の誇大広告は、自然言語の人間的なコマンドを達成する機械に対する楽観主義を再燃させた。
人工知能における自然言語理解の領域は、この分野において大きな進歩を遂げたと主張しているが、この分野での「理解」がどのように使われているかという概念的明確さの欠如は、我々が実際にどれほど近いかを理解するのを困難にしている。
現在のアプローチと残る課題に関する包括的で学際的な概要はまだ実行されていない。
言語知識以外にも、私たちの(十分に類似した)具体化され、位置付けられた経験を分類し、記憶し、ラベル付けし、伝達する種特有の能力を考える必要があります。
さらに、現実的な制約を解くには、現在のモデルの技術的能力と、理論的可能性と限界に関する深い哲学的考察を批判的に分析する必要がある。
本稿では,これらすべての視点 - 哲学的,認知言語主義的,技術的 - をまとめて,真の(人間に似た)言語理解を達成する上での課題を解き明かす。
現在のアプローチに固有の理論的な仮定を解き放つことで、この目標が本当に目標であるならば、実際にこの目標を達成するのがどれくらい遠いのかを説明したいと思っています。
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