論文の概要: Establishing Meta-Decision-Making for AI: An Ontology of Relevance,
Representation and Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00608v1
- Date: Sun, 2 Oct 2022 19:49:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 17:01:26.462758
- Title: Establishing Meta-Decision-Making for AI: An Ontology of Relevance,
Representation and Reasoning
- Title(参考訳): AIのためのメタ意思決定の確立:関連性、表現、推論のオントロジー
- Authors: Cosmin Badea, Leilani Gilpin
- Abstract要約: 自律性を向上し、メトリクスとベンチマークを構築するためのフレームワークを構築することを目的として、意思決定システムを構築するオントロジーを提案する。
私たちの命名法は意思決定に関する文献を反映しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We propose an ontology of building decision-making systems, with the aim of
establishing Meta-Decision-Making for Artificial Intelligence (AI), improving
autonomy, and creating a framework to build metrics and benchmarks upon. To
this end, we propose the three parts of Relevance, Representation, and
Reasoning, and discuss their value in ensuring safety and mitigating risk in
the context of third wave cognitive systems. Our nomenclature reflects the
literature on decision-making, and our ontology allows researchers that adopt
it to frame their work in relation to one or more of these parts.
- Abstract(参考訳): 本稿では,AI(Meta-Decision-Making for Artificial Intelligence)の確立,自律性の向上,メトリクスとベンチマークを構築するためのフレームワーク構築を目的とした意思決定システム構築のオントロジーを提案する。
そこで,本稿では,関連性,表現,推論の3つの部分を提案し,第3波認知システムにおける安全性の確保とリスク軽減におけるそれらの価値について考察する。
私たちの命名法は意思決定に関する文献を反映しており、私たちのオントロジーによって研究者は、これらの1つ以上の部分に関連して、自分たちの作品を枠組み化することができる。
関連論文リスト
- Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI [67.02053749878078]
このフレームワークは、AGIパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入します。
このフレームワークが、自動運転のレベルと同等の方法で有効になることを願っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-04T17:44:58Z) - From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for
Coherent Physical Commonsense Reasoning [66.98861219674039]
ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。
以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-24T19:46:04Z) - A Unifying Framework for Learning Argumentation Semantics [50.69905074548764]
Inductive Logic Programmingアプローチを用いて、抽象的および構造化された議論フレームワークのアクセシビリティセマンティクスを解釈可能な方法で学習する新しいフレームワークを提案する。
提案手法は既存の議論解法よりも優れており,フォーマルな議論や人間と機械の対話の領域において,新たな研究の方向性が開けることになる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T20:18:05Z) - Designing explainable artificial intelligence with active inference: A
framework for transparent introspection and decision-making [0.0]
我々は、アクティブ推論がどのようにして説明可能なAIシステムの設計に活用できるかについて議論する。
能動推論を用いた説明可能なAIシステムのためのアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-06T21:38:09Z) - A multidomain relational framework to guide institutional AI research
and adoption [0.0]
我々は、AIを採用することの意味を理解することを目的とした研究努力が、ほんの一握りのアイデアだけを優先する傾向があると論じている。
本稿では,フィールド間の用語を整理する概念的枠組みとして,シンプルなポリシーと研究設計ツールを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T16:33:01Z) - Intrinsic Motivation in Model-based Reinforcement Learning: A Brief
Review [77.34726150561087]
本稿では,エージェントが獲得した世界モデルに基づいて,本質的な動機付けを決定するための既存の手法について考察する。
提案した統合フレームワークは,学習を改善するために,世界モデルと本質的なモチベーションを用いてエージェントのアーキテクチャを記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T15:13:02Z) - A.I. Robustness: a Human-Centered Perspective on Technological
Challenges and Opportunities [8.17368686298331]
人工知能(AI)システムのロバスト性はいまだ解明されておらず、大規模な採用を妨げる重要な問題となっている。
本稿では,基本的・応用的両面から文献を整理・記述する3つの概念を紹介する。
我々は、人間が提供できる必要な知識を考慮して、AIの堅牢性を評価し、向上する上で、人間の中心的な役割を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T10:00:51Z) - Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary
Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。
私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。
我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-08T12:32:08Z) - A Survey on Methods and Metrics for the Assessment of Explainability
under the Proposed AI Act [2.294014185517203]
この研究は、そのようなメトリクスがAI法へのコンプライアンスを容易にするために持つべき要件を特定する。
我々の分析は、提案されたAI法によって支持される説明可能性を測定するためのメトリクスは、リスクに焦点をあて、モデルに依存しず、目標を意識し、理解され、アクセス可能であることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-21T14:27:24Z) - Reasons, Values, Stakeholders: A Philosophical Framework for Explainable
Artificial Intelligence [0.0]
本稿では,この議論に概念的正確性をもたらす多面的フレームワークを提案する。
人工知能の予測に最も関係している説明の種類を特定します。
また、これらの説明の評価のための社会的および倫理的価値の関連性と重要性を認識しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T04:50:31Z) - Neuro-symbolic Architectures for Context Understanding [59.899606495602406]
本稿では,データ駆動型アプローチと知識駆動型アプローチの強みを組み合わせたフレームワークとして,ハイブリッドAI手法を提案する。
具体的には、知識ベースを用いて深層ニューラルネットワークの学習過程を導く方法として、ニューロシンボリズムの概念を継承する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T15:04:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。