Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial intelligence and the limits of the humanities

論文の概要: Artificial intelligence and the limits of the humanities

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19425v1
Date: Mon, 30 Oct 2023 10:35:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-01 20:46:20.797475
Title: Artificial intelligence and the limits of the humanities
Title（参考訳）: 人工知能と人文科学の限界
Authors: W{\l}odzis{\l}aw Duch
Abstract要約: 人間はデジタルの時代に適応しなければならない。人文科学の新しい学際的な分野が出現する。人間の認知的限界を理解することが人類の再生の鍵です
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The complexity of cultures in the modern world is now beyond human comprehension. Cognitive sciences cast doubts on the traditional explanations based on mental models. The core subjects in humanities may lose their importance. Humanities have to adapt to the digital age. New, interdisciplinary branches of humanities emerge. Instant access to information will be replaced by instant access to knowledge. Understanding the cognitive limitations of humans and the opportunities opened by the development of artificial intelligence and interdisciplinary research necessary to address global challenges is the key to the revitalization of humanities. Artificial intelligence will radically change humanities, from art to political sciences and philosophy, making these disciplines attractive to students and enabling them to go beyond current limitations.
Abstract（参考訳）: 現代社会における文化の複雑さは人間の理解を超えている。認知科学は、精神モデルに基づく伝統的な説明に疑問を投げかけた。人文科学における中核的な主題は、その重要性を失う可能性がある。人間はデジタルの時代に適応しなければならない。人文科学の新しい学際分野が出現する。情報への即時アクセスは、知識への即時アクセスに置き換えられる。人類の認知的限界と、世界的課題に対処するために必要な人工知能と学際研究の発展によって開かれた機会を理解することが、人文科学の活性化の鍵となる。人工知能は、芸術から政治科学、哲学まで、人文科学を根本的に変え、これらの規律を学生にとって魅力的なものにし、現在の制限を超えてそれを可能にします。

関連論文リスト

Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
近年のAIの進歩は、科学的発見と意思決定支援において人間を支援できる技術をもたらしたが、民主主義と個人を妨害する可能性がある。 AIの責任ある使用は、ますます人間とAIのチームの必要性を示している。これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z)
Advancing Explainable AI Toward Human-Like Intelligence: Forging the Path to Artificial Brain [0.7770029179741429]
説明可能なAI(XAI)における人工知能(AI)と神経科学の交差は、複雑な意思決定プロセスにおける透明性と解釈可能性を高めるために重要である。本稿では,機能ベースから人間中心のアプローチまで,XAI方法論の進化について考察する。生成モデルにおける説明可能性の達成、責任あるAIプラクティスの確保、倫理的意味への対処に関する課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-07T14:09:11Z)
AI for Mathematics: A Cognitive Science Perspective [86.02346372284292]
数学は人間によって開発された最も強力な概念体系の1つである。 AIの急速な進歩、特に大規模言語モデル(LLM)の進歩による推進により、そのようなシステム構築に対する新たな、広範な関心が生まれている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T02:00:31Z)
The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
Integrating Artificial Intelligence and Humanities in Healthcare [0.0]
人工知能(AI)と医療人文科学は、現在世界でもっとも重要かつ急速に成長している分野の2つになっている。近年、AIは大幅に進歩し、伝統的に人間が行うタスクを実行できるアルゴリズムやシステムの開発を可能にしている。一方、医療人文科学は医学、人文科学、社会科学の交わりであり、健康、病気、医学の文化的、歴史的、哲学的、倫理的、社会的側面を扱う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-13T10:48:48Z)
World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental Robotics: Frontiers and Challenges [51.92834011423463]
我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-14T06:38:14Z)
Recognition of All Categories of Entities by AI [20.220102335024706]
本稿では,オントロジ・セクテットを包括的技術地図として見るための新たな議論的選択肢を提案する。近い将来、AIは人間と同じ程度に様々な実体を認識できるようになると予測しています。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-13T08:00:42Z)
Imagine All the People: Citizen Science, Artificial Intelligence, and Computational Research [7.111661677477925]
機械学習、人工知能、ディープラーニングは過去10年間で大幅に進歩している。人間は創造性、直観、文脈、抽象といったユニークな能力を持っている。科学と社会の課題に挑戦するためには、人間と機械の相補的な能力が必要です。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-31T20:21:13Z)
The Short Anthropological Guide to the Study of Ethical AI [91.3755431537592]
ショートガイドは、AI倫理と社会科学の紹介と、AIの開発に関する人類学的視点の両方を兼ね備えている。 AIシステムの社会的影響と、これらのシステムがいかにして我々の世界がどのように機能するかを再考するかについての洞察を、この分野に馴染みのない人たちに提供することを目指している。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-07T12:25:03Z)
Understanding Human Intelligence through Human Limitations [9.594432031144715]
人間の知性や、それが人工知能と異なるかもしれない方法を理解することができると私は主張する。これらの問題は、人間に適用される3つの基本的な制限から、その構造を取得すると私は主張する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-29T14:37:12Z)
Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z)

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。