論文の概要: Relation-Oriented: Toward Knowledge-Aligned Causal AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16387v1
- Date: Mon, 31 Jul 2023 03:32:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 15:59:57.448101
- Title: Relation-Oriented: Toward Knowledge-Aligned Causal AI
- Title（参考訳）: 関係指向:知識整合因果aiへ向けて
- Authors: Jia Li, Xiang Li
- Abstract要約: 機械学習では、観測変数が関係の基盤として機能する観察指向の原理を直感的に採用する。
対照的に、人間は関係を通して索引付けされた認知エンティティを構築し、時間空間と超次元空間の知識を定式化することができる。
本研究は,コンピュータビジョンと健康情報学から直感的な例を抽出し,リレーショナル・オリエント・パースペクティブ(Relation-Oriented perspective)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.190950510131437
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In machine learning, we intuitively adopt an Observation-Oriented principle
where observational variables act as the bedrock for relationships. It may
suffice for conventional models, but with AI's capacities incorporating big
data, it accentuates the misalignment between purely observational models and
our actual comprehension. In contrast, humans construct cognitive entities
indexed through relationships, which are not confined by observations, allowing
us to formulate knowledge across temporal and hyper-dimensional spaces. This
study introduces a novel Relation-Oriented perspective, drawing intuitive
examples from computer vision and health informatics, to redefine our context
of modeling with a causal focus. Furthermore, we present an implementation
method - the relation-defined representation modeling, the feasibility of which
is substantiated through comprehensive experiments.
- Abstract（参考訳）: 機械学習では、観測変数が関係の基盤となる観察指向の原理を直感的に採用する。
従来のモデルでは十分かも知れませんが、ビッグデータを組み込んだAIの能力によって、純粋な観測モデルと実際の理解との相違が強調されます。
対照的に、人間は、観察によって制限されない関係を通して索引付けされた認知エンティティを構築し、時間空間と超次元空間の知識を定式化することができる。
本研究では,コンピュータビジョンとヘルスインフォマティクスから直感的な例を抽出し,因果焦点によるモデリングの文脈を再定義する,新しい関係指向視点を提案する。
さらに,関係定義表現モデルの実装手法を提案し,その実現可能性について包括的実験により検証した。
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