論文の概要: A simplicity bubble problem and zemblanity in digitally intermediated societies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10681v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 15:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:22:32.827193
• Title: A simplicity bubble problem and zemblanity in digitally intermediated societies
• Title（参考訳）: デジタル中間社会における単純性バブル問題とゼムラン性
• Authors: Felipe S. Abrahão, Ricardo P. Cavassane, Michael Winter, Mariana Vitti Rodrigues, Itala M. L. D'Ottaviano,
• Abstract要約: 社会におけるビッグデータと機械学習の普遍性について論じる。 以上の結果から, 公式な知識だけでは, 迷走神経所見の可能性がさらに低下しない天井があることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4380443010065829
• License:
• Abstract: In this article, we discuss the ubiquity of Big Data and machine learning in society and propose that it evinces the need of further investigation of their fundamental limitations. We extend the ``too much information tends to behave like very little information'' phenomenon to formal knowledge about lawlike universes and arbitrary collections of computably generated datasets. This gives rise to the simplicity bubble problem, which refers to a learning algorithm equipped with a formal theory that can be deceived by a dataset to find a locally optimal model which it deems to be the global one. In the context of lawlike (computable) universes and formal learning systems, we show that there is a ceiling above which formal knowledge cannot further decrease the probability of zemblanitous findings, should the randomly generated data made available to the formal learning system be sufficiently large in comparison to their joint complexity. Zemblanity, the opposite of serendipity, is defined by an undesirable but expected finding that reveals an underlying problem or negative consequence in a given model or theory, which is in principle predictable in case the formal theory contains sufficient information. We also argue that this is an epistemological limitation that may generate unpredictable problems in digitally intermediated societies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,社会におけるビッグデータと機械学習の普遍性について論じ,その基本的な限界についてさらなる調査の必要性を示唆する。 我々は「あまりにも多くの情報は、非常に小さな情報のように振る舞う」現象を、法的な宇宙に関する公式な知識や計算可能なデータセットの任意のコレクションに拡張する。 これは、データセットによって騙されることができる形式理論を備えた学習アルゴリズムを指して、それがグローバルなものであるとみなす局所最適モデルを見つけるという、単純さのバブル問題を引き起こす。 法則的(計算可能な)宇宙と形式的学習システムの文脈において、形式的知識が、形式的学習システムで利用可能なランダムに生成されたデータが、それらの結合複雑性と比較して十分に大きい場合、その確率をさらに減少させることができない天井が存在することを示す。 セレンディピティーとは逆のゼームラニティは、与えられたモデルや理論の根底にある問題や負の結果を明らかにする望ましくないが予想される発見によって定義される。 また、これは、デジタル中間社会において予測不可能な問題を引き起こす可能性のある認識論的制限であるとも主張する。

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