論文の概要: Quantify the Causes of Causal Emergence: Critical Conditions of
Uncertainty and Asymmetry in Causal Structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01551v3
- Date: Thu, 7 Mar 2024 02:10:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-08 18:36:22.549767
- Title: Quantify the Causes of Causal Emergence: Critical Conditions of
Uncertainty and Asymmetry in Causal Structure
- Title（参考訳）: 因果発生の原因の定量化:因果構造における不確かさと非対称性の臨界条件
- Authors: Liye Jia, Fengyufan Yang, Ka Lok Man, Erick Purwanto, Sheng-Uei Guan,
Jeremy Smith, Yutao Yue
- Abstract要約: 統計的および情報理論に基づく因果関係の調査は、大規模モデルに興味深い、価値のある課題を提起している。
本稿では,その発生の理論的制約として,因果関係の数値的条件を評価するための枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5372002358734439
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Beneficial to advanced computing devices, models with massive parameters are
increasingly employed to extract more information to enhance the precision in
describing and predicting the patterns of objective systems. This phenomenon is
particularly pronounced in research domains associated with deep learning.
However, investigations of causal relationships based on statistical and
informational theories have posed an interesting and valuable challenge to
large-scale models in the recent decade. Macroscopic models with fewer
parameters can outperform their microscopic counterparts with more parameters
in effectively representing the system. This valuable situation is called
"Causal Emergence." This paper introduces a quantification framework, according
to the Effective Information and Transition Probability Matrix, for assessing
numerical conditions of Causal Emergence as theoretical constraints of its
occurrence. Specifically, our results quantitatively prove the cause of Causal
Emergence. By a particular coarse-graining strategy, optimizing uncertainty and
asymmetry within the model's causal structure is significantly more influential
than losing maximum information due to variations in model scales. Moreover, by
delving into the potential exhibited by Partial Information Decomposition and
Deep Learning networks in the study of Causal Emergence, we discuss potential
application scenarios where our quantification framework could play a role in
future investigations of Causal Emergence.
- Abstract（参考訳）: 高度な計算装置にとって有益であり、目的のシステムのパターンを記述・予測する精度を高めるために、大量のパラメータを持つモデルがより多くの情報を抽出するためにますます使われています。
この現象は、深層学習に関連する研究領域で特に顕著である。
しかし、統計学および情報学理論に基づく因果関係の調査は、近年の大規模モデルにとって興味深い、価値のある課題となっている。
パラメータの少ないマクロモデルは、システムを効果的に表現するより多くのパラメータを持つ顕微鏡的なモデルよりも優れる。
この貴重な状況をカウサル・エネルジェンス(Causal Emergence)と呼ぶ。
本稿では,その発生の理論的制約として因果発生の数値条件を評価するために,有効情報と遷移確率行列に基づいて定量化の枠組みを提案する。
具体的には, 因果発生の原因を定量的に証明した。
特定の粗粒化戦略により、モデルの因果構造における不確かさと非対称性の最適化は、モデルスケールの変化によって最大情報を失うよりも大きな影響を与える。
さらに,部分的情報分解と深層学習ネットワークが生み出す可能性について,因果関係の創発の研究で考察し,今後,定量化フレームワークが有意な役割を担う可能性について考察する。
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