論文の概要: Getting aligned on representational alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13018v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 17:47:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 02:16:27.681696
• Title: Getting aligned on representational alignment
• Title（参考訳）: 表現的アライメントに整列すること
• Authors: Ilia Sucholutsky, Lukas Muttenthaler, Adrian Weller, Andi Peng, Andreea Bobu, Been Kim, Bradley C. Love, Erin Grant, Jascha Achterberg, Joshua B. Tenenbaum, Katherine M. Collins, Katherine L. Hermann, Kerem Oktar, Klaus Greff, Martin N. Hebart, Nori Jacoby, Qiuyi (Richard) Zhang, Raja Marjieh, Robert Geirhos, Sherol Chen, Simon Kornblith, Sunayana Rane, Talia Konkle, Thomas P. O'Connell, Thomas Unterthiner, Andrew K. Lampinen, Klaus-Robert M\"uller, Mariya Toneva, Thomas L. Griffiths
• Abstract要約: 本研究では,認知科学,神経科学,機械学習における表現的アライメントの研究を行う。 本稿では,表現的アライメントを研究する研究者の間で共通言語として機能する統一フレームワークを提案する。 進歩が3つの分野全てに利益をもたらすような、表現的アライメントの問題を列挙する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.1463989369409
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Biological and artificial information processing systems form representations of the world that they can use to categorize, reason, plan, navigate, and make decisions. To what extent do the representations formed by these diverse systems agree? Can diverging representations still lead to the same behaviors? And how can systems modify their representations to better match those of another system? These questions pertaining to the study of \textbf{\emph{representational alignment}} are at the heart of some of the most active research areas in contemporary cognitive science, neuroscience, and machine learning. Unfortunately, there is limited knowledge-transfer between research communities interested in representational alignment, and much of the progress in one field ends up being rediscovered independently in another, when greater cross-field communication would be advantageous. To improve communication between fields, we propose a unifying framework that can serve as a common language between researchers studying representational alignment. We survey the literature from the fields of cognitive science, neuroscience, and machine learning, and demonstrate how prior work fits into this framework. Finally, we lay out open problems in representational alignment where progress can benefit all three fields. We hope that our work can catalyze cross-disciplinary collaboration and accelerate progress for all communities studying and developing information processing systems. We note that this is a working paper and encourage readers to reach out with their suggestions for future revisions.
• Abstract（参考訳）: 生物学的および人工的な情報処理システムは、分類、推論、計画、ナビゲート、意思決定に使用できる世界の表現を形成する。 これらの多様なシステムによって形成される表現は、どの程度まで一致しますか? 表現の多様化はいまだに同じ行動に繋がるだろうか? そして、他のシステムの表現をより良くするために、システムはどのように修正できるのか? textbf{\emph{representational alignment}}の研究に関連するこれらの疑問は、現代の認知科学、神経科学、機械学習において最も活発な研究領域の中心にある。 残念なことに、表象的アライメントに関心のある研究コミュニティ間の知識伝達は限られており、ある分野の進歩の多くは、より大きなクロスフィールド通信が有利になる場合に、別の分野において独立して再発見されることになる。 フィールド間のコミュニケーションを改善するために,研究者間で共通言語として機能する統一フレームワークを提案する。 我々は認知科学、神経科学、機械学習の分野から文献を調査し、先行作業がこの枠組みにどのように適合するかを実証する。 最後に、進行が3つの分野全てに利益をもたらすような表現アライメントにおいて、オープンな問題をレイアウトする。 我々は,情報処理システムの研究・開発を行うすべてのコミュニティにおいて,学際的なコラボレーションの促進と進展を期待する。 この記事は作業論文であり、読者に今後の改訂を提案するよう促すものであることに留意する。

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