論文の概要: Causal DAG extraction from a library of books or videos/movies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00486v1
• Date: Sat, 29 Oct 2022 16:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:02:01.715816
• Title: Causal DAG extraction from a library of books or videos/movies
• Title（参考訳）: 書籍・ビデオ・動画ライブラリーからの因果DAG抽出
• Authors: Robert R. Tucci
• Abstract要約: 我々は、ヒトと動物の脳は因果推論(CI)を行うための明示的なエンジンを含んでいると主張している。 書籍やビデオや動画のライブラリーからそのようなアトラスを構築するための簡単なアルゴリズムを提案する。 ランダムに生成されたTic-Tac-Toeゲームのデータベースに適用し,本手法について述べる。
• 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: Determining a causal DAG (directed acyclic graph) for a problem under consideration, is a major roadblock when doing Judea Pearl's Causal Inference (CI) in Statistics. The same problem arises when doing CI in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML). As with many problems in Science, we think Nature has found an effective solution to this problem. We argue that human and animal brains contain an explicit engine for doing CI, and that such an engine uses as input an atlas (i.e., collection) of causal DAGs. We propose a simple algorithm for constructing such an atlas from a library of books or videos/movies. We illustrate our method by applying it to a database of randomly generated Tic-Tac-Toe games. The software used to generate this Tic-Tac-Toe example is open source and available at GitHub.
• Abstract（参考訳）: 因果DAG (directed acyclic graph) を検討中の問題に対して決定することは、統計学においてJudea Pearl's Causal Inference (CI)を行う際の主要な障害である。 人工知能(AI)と機械学習(ML)でCIを行う場合も同様の問題が発生する。 科学における多くの問題と同様に、自然はこの問題に対する効果的な解決策を見出したと考えている。 我々は、ヒトと動物の脳は、CIを行うための明示的なエンジンを含み、そのようなエンジンは、因果DAGのアトラス(すなわち、収集)として使用されると主張している。 本論文は,本や動画・動画のライブラリからアトラスを構築するための簡易アルゴリズムを提案する。 ランダムに生成されたTic-Tac-Toeゲームのデータベースに適用し,本手法について述べる。 このTic-Tac-Toeサンプルを生成するソフトウェアはオープンソースでGitHubで公開されている。

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