Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial Neural Nets and the Representation of Human Concepts

論文の概要: Artificial Neural Nets and the Representation of Human Concepts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05337v2
Date: Tue, 26 Mar 2024 14:09:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 22:23:06.318801
Title: Artificial Neural Nets and the Representation of Human Concepts
Title（参考訳）: 人工ニューラルネットと人間概念の表現
Authors: Timo Freiesleben,
Abstract要約: 機械学習(ML)コミュニティは、ANNが複雑なタスクを実行するために抽象的なヒューマンコンセプトを開発する必要があるという物語を共有している。さらには、これらの概念がネットワークの個々の単位に保存されていると考える人もいる。 ANNは複雑な予測タスクを実際に実行でき、人間や非人間の概念を学習することができると結論付けます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.365973885231265
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: What do artificial neural networks (ANNs) learn? The machine learning (ML) community shares the narrative that ANNs must develop abstract human concepts to perform complex tasks. Some go even further and believe that these concepts are stored in individual units of the network. Based on current research, I systematically investigate the assumptions underlying this narrative. I conclude that ANNs are indeed capable of performing complex prediction tasks, and that they may learn human and non-human concepts to do so. However, evidence indicates that ANNs do not represent these concepts in individual units.
Abstract（参考訳）: 人工知能(ANN)は何を学ぶのか? 機械学習(ML)コミュニティは、ANNが複雑なタスクを実行するために抽象的なヒューマンコンセプトを開発する必要があるという物語を共有している。さらには、これらの概念がネットワークの個々の単位に保存されていると考える人もいる。現在の研究に基づいて,この物語の根底にある前提を体系的に検討する。 ANNは複雑な予測タスクを実際に実行でき、人間や非人間の概念を学習することができると結論付けます。しかし、ANNは個々の単位においてこれらの概念を表現していないことを示す証拠がある。

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