論文の概要: Causing is Achieving -- A solution to the problem of causation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07517v1
• Date: Sat, 1 Jul 2023 09:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 12:28:34.302447
• Title: Causing is Achieving -- A solution to the problem of causation
• Title（参考訳）: 原因は達成する -- 因果問題に対する解決策
• Authors: Riichiro Mizoguchi
• Abstract要約: 因果関係の理解とモデル化の問題は近年,因果関係が本物であるという前提で問題視されている。 因果関係の本質は一つの函数、すなわちアキエフにある。 Achieves関数の性質を解明するためには依然として残っているが、これは以前の研究で部分的に詳細に説明されているだけである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From the standpoint of applied ontology, the problem of understanding and modeling causation has been recently challenged on the premise that causation is real. As a consequence, the following three results were obtained: (1) causation can be understood via the notion of systemic function; (2) any cause can be decomposed using only four subfunctions, namely Achieves, Prevents, Allows, and Disallows; and (3) the last three subfunctions can be defined in terms of Achieves alone. It follows that the essence of causation lies in a single function, namely Achieves. It remains to elucidate the nature of the Achieves function, which has been elaborated only partially in the previous work. In this paper, we first discuss a couple of underlying policies in the above-mentioned causal theory since these are useful in the discussion, then summarize the results obtained in the former paper, and finally reveal the nature of Achieves giving a complete solution to the problem of what causation is.
• Abstract（参考訳）: 応用オントロジーの観点から、因果関係の理解とモデル化の問題は近年、因果関係が本物であるという前提で問題視されている。 その結果, 1) 因果関係はシステム関数の概念で理解でき, (2) 因果関係は, Achieves, Prevents, Allows, Disallows の4つのサブファンクションのみを用いて分解できる, 3) 最後の3つのサブファンクションは Achieves 単独で定義できる,という3つの結果が得られた。 因果関係の本質は Achieves という一つの函数にある。 達成関数の性質を解明することは、以前の仕事の一部でしか説明されていない。 本稿では,先述した因果論の根底にある2つの方針について議論し,その上で前論文で得られた結果を要約し,最終的に因果論の問題点に対する完全な解法を与えることの本質を明らかにする。

関連論文リスト

• The Odyssey of Commonsense Causality: From Foundational Benchmarks to Cutting-Edge Reasoning [70.16523526957162]
  常識の因果関係を理解することは、人々が現実世界の原理をよりよく理解するのに役立ちます。 その重要性にもかかわらず、このトピックの体系的な探索は特に欠落している。 本研究の目的は、体系的な概要の提供、最近の進歩に関する学者の更新、初心者のための実践的なガイドを提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T16:30:50Z)
• Emergence and Causality in Complex Systems: A Survey on Causal Emergence and Related Quantitative Studies [12.78006421209864]
  因果発生理論は出現を定量化するために因果関係の尺度を用いる。 因果の出現を定量化し、データを識別する。 因果表現学習,因果モデル抽象化,世界モデルに基づく強化学習によって,因果表現の出現を識別するアーキテクチャが共有されることを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T04:20:46Z)
• A Survey on Causal Discovery: Theory and Practice [2.741266294612776]
  因果推論は、原因とその影響を結びつける基礎となる関係を定量化するように設計されている。 本稿では,最近の進歩を統一的に検討し,既存のアルゴリズムを一貫した概要を提供し,有用なツールやデータを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T08:18:56Z)
• Reasoning about Causality in Games [63.930126666879396]
  因果推論とゲーム理論推論は人工知能の基本的なトピックである。 本稿では,エージェントの意思決定ルールとゲームを管理する分布の依存関係をエンコードするメカニケードゲームを紹介する。 因果ゲームと他の形式主義の対応を記述し、他の因果ゲームやゲーム理論モデルがサポートしていない問合せにどのように因果ゲームが使えるかを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T22:47:28Z)
• Phenomenological Causality [14.817342045377842]
  本稿では,基本的な概念が基本的な行動の集合である「現象因果性」の概念を提案する。 検討中のシステムが基本的な動作を制御する他の変数と相互作用する場合、それは因果マルコフ条件と一致していると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T13:05:45Z)
• Active Bayesian Causal Inference [72.70593653185078]
  因果発見と推論を統合するための完全ベイズ能動学習フレームワークであるアクティブベイズ因果推論(ABCI)を提案する。 ABCIは因果関係のモデルと関心のクエリを共同で推論する。 我々のアプローチは、完全な因果グラフの学習のみに焦点を当てた、いくつかのベースラインよりも、よりデータ効率が高いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-04T22:38:57Z)
• Causality, Causal Discovery, and Causal Inference in Structural Engineering [1.827510863075184]
  本稿では,土木工学の観点からの因果発見と因果推論の事例を構築した。 具体的には、因果関係の鍵となる原理と、因果関係の発見と因果推論のための最も一般的なアルゴリズムとパッケージについて概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T14:49:47Z)
• Towards Causal Representation Learning [96.110881654479]
  機械学習とグラフィカル因果関係の2つの分野が生まれ、別々に発展した。 現在、他分野の進歩の恩恵を受けるために、クロスポリン化と両方の分野への関心が高まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T15:26:57Z)
• The Counterfactual NESS Definition of Causation [3.198144010381572]
  我々の定義は実際には、ライトの有名なNESSの因果関係の定義と反実差分法条件の形式化であることを示している。 プリエンプションのケースの問題点分析を回避するために、差別化条件を弱めるように、定義を変更しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T15:57:56Z)
• Thinking About Causation: A Causal Language with Epistemic Operators [58.720142291102135]
  我々はエージェントの状態を表すことで因果モデルの概念を拡張した。 対象言語の側面には、知識を表現する演算子や、新しい情報を観察する行為が追加されます。 我々は、論理の健全かつ完全な公理化を提供し、このフレームワークと因果的チーム意味論との関係について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T12:16:45Z)
• Aligning Faithful Interpretations with their Social Attribution [58.13152510843004]
  モデル解釈が忠実であることの要件はあいまいで不完全であることに気付く。 因果的帰属(因果的帰属)と解釈(社会的帰属)に対する人間の行動の帰属(因果的帰属)の相違が問題であると認識する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-01T16:45:38Z)

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。