論文の概要: Taking the Intentional Stance Seriously: A Guide to Progress in Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11764v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 13:38:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 23:04:14.775129
• Title: Taking the Intentional Stance Seriously: A Guide to Progress in Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 意図的スタンスを真に捉える:人工知能の進歩へのガイド
• Authors: Will Bridewell
• Abstract要約: それぞれのユニークなツールの仕組みに関するメンタルモデルを構築しているのです。 本稿では,この主張を明確にする意図の命題的態度を精査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Finding claims that researchers have made considerable progress in artificial intelligence over the last several decades is easy. However, our everyday interactions with cognitive systems quickly move from intriguing to frustrating. The root of those frustrations rests in a mismatch between the expectations we have due to our inherent, folk-psychological theories and the real limitations we see in existing computer programs. To address the discordance, we find ourselves building mental models of how each unique tool works: how we address Apple's Siri may differ from how we address Amazon's Alexa, the prompts that create striking images in Midjourney may produce unsatisfactory renderings in OpenAI's DALL-E. Emphasizing intentionality in research on cognitive systems provides a way to reduce these discrepancies, bringing system behavior closer to folk psychology. This paper scrutinizes the propositional attitude of intention to clarify this claim. That analysis is joined with broad methodological suggestions informed by recent practices within large-scale research programs. The overall goal is to identify a novel approach for measuring and making progress in artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 過去数十年、研究者たちが人工知能をかなり進歩させたと主張するのは簡単です。 しかし、私たちの日々の認知システムとのやりとりは、興味をそそるものからイライラさせるものへと素早く移行します。 これらのフラストレーションの根源は、我々の本質的で民俗心理学的な理論による期待と、既存のコンピュータプログラムで見られる真の限界との不一致にある。 AppleのSiriに対処する方法は、AmazonのAlexaに対処する方法と異なり、Midjourneyで印象的な画像を生成するプロンプトは、OpenAIのDALL-Eで不満足なレンダリングを生成する可能性がある。 認知システムの研究において意図性を強調することは、これらの相違を減らし、システムの振る舞いを民間心理学に近づける手段を提供する。 本稿では,この主張を明確にする意図の命題的態度を精査する。 この分析は、近年の大規模研究プログラムにおける実践から得られた幅広い方法論的提案と結びついている。 全体的な目標は、人工知能の進歩を測定するための新しいアプローチを特定することだ。

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