論文の概要: On Formally Undecidable Traits of Intelligent Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09500v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 18:59:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 18:15:49.630581
- Title: On Formally Undecidable Traits of Intelligent Machines
- Title(参考訳): 知能機械の形式的不確定特性について
- Authors: Matthew Fox
- Abstract要約: 我々は形式言語とその性質の理論のような形式主義(しかし数学的に異なる)を発達させる。
私たちのフォーマリズムは、マシンが望む特性について話すための正確な手段を与えてくれます。
任意の機械が知的か、包含か、道徳かを決めることは論理的に不可能であるとは限らない。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Building on work by Alfonseca et al. (2021), we study the conditions
necessary for it to be logically possible to prove that an arbitrary
artificially intelligent machine will exhibit certain behavior. To do this, we
develop a formalism like -- but mathematically distinct from -- the theory of
formal languages and their properties. Our formalism affords a precise means
for not only talking about the traits we desire of machines (such as them being
intelligent, contained, moral, and so forth), but also for detailing the
conditions necessary for it to be logically possible to decide whether a given
arbitrary machine possesses such a trait or not. Contrary to Alfonseca et al.'s
(2021) results, we find that Rice's theorem from computability theory cannot in
general be used to determine whether an arbitrary machine possesses a given
trait or not. Therefore, it is not necessarily the case that deciding whether
an arbitrary machine is intelligent, contained, moral, and so forth is
logically impossible.
- Abstract(参考訳): Alfonseca et al. (2021) による研究に基づいて、任意の人工知能マシンが特定の振る舞いを示すことを論理的に証明するために必要な条件について研究する。
これを実現するために、形式言語の理論とその性質のような数学的に異なる形式論を展開する。
我々の形式主義は、我々が機械の欲しがる特性(知性、包括性、道徳性など)について話すだけでなく、与えられた任意の機械がそのような特性を持っているかどうかを論理的に判断するために必要な条件を詳述する正確な手段を与える。
Alfonseca et al. (2021) の結果とは対照的に、計算可能性理論からのライスの定理は一般に、任意の機械が与えられた特性を持つか否かを決定するのに使用できない。
したがって、任意の機械が知的か、包含か、道徳かを決めることは論理的に不可能であるとは限らない。
関連論文リスト
- On the consistent reasoning paradox of intelligence and optimal trust in AI: The power of 'I don't know' [79.69412622010249]
一貫性推論(Consistent reasoning)は、人間の知性の中心にある、同等のタスクを扱う能力である。
CRPは、一貫性のある推論は誤認を意味する、と論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-05T10:06:53Z) - Machine learning and information theory concepts towards an AI
Mathematician [77.63761356203105]
人工知能の現在の最先端技術は、特に言語習得の点で印象的だが、数学的推論の点ではあまり重要ではない。
このエッセイは、現在のディープラーニングが主にシステム1の能力で成功するという考えに基づいている。
興味深い数学的ステートメントを構成するものについて質問するために、情報理論的な姿勢を取る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T15:12:06Z) - On a Functional Definition of Intelligence [0.0]
合意されたインテリジェンスの定義がなければ、"このシステムはインテリジェントか?
知性(intelligence)とは、哲学、心理学、認知科学の分野である。
我々は、その知性が実際に達成される方法とは異なる、純粋に機能的でブラックボックスな知性の定義について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T05:46:49Z) - Do Artificial Intelligence Systems Understand? [0.0]
提示された「知的な」振る舞いを説明するために、機械に対する理解を説明する必要はない。
タスク解決ツールとしてのインテリジェンスに対する単なる構文的・機械的アプローチは、表示可能な操作範囲を正当化するのに十分である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-22T13:57:02Z) - An argument for the impossibility of machine intelligence [0.0]
AIの担い手になり得るエージェント(デバイス)とは何かを定義する。
我々は「知性の主流」の定義が弱すぎて、昆虫に知性を割り当てる際に関係するものを捉えることができないことを示した。
私たちは、この定義によって知能の担い手となるために、AIエージェントが保持しなければならない特性を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-20T08:54:48Z) - Inductive Biases for Deep Learning of Higher-Level Cognition [108.89281493851358]
興味深い仮説は、人間と動物の知性はいくつかの原則によって説明できるということである。
この研究は、主に高いレベルとシーケンシャルな意識的処理に関心のある人を中心に、より大きなリストを考察する。
これらの特定の原則を明確にする目的は、人間の能力から恩恵を受けるAIシステムを構築するのに役立つ可能性があることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T18:29:25Z) - A Defeasible Calculus for Zetetic Agents [0.0]
本研究は, 解答規範を, 解答可能な質問への推論を通じてモデル化できることを実証する。
を特徴付けるシークエント計算を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-11T17:39:03Z) - Logical Neural Networks [51.46602187496816]
ニューラルネットワーク(学習)と記号論理(知識と推論)の両方の重要な特性をシームレスに提供する新しいフレームワークを提案する。
すべてのニューロンは、重み付けされた実数値論理における公式の構成要素としての意味を持ち、非常に解釈不能な非絡み合い表現をもたらす。
推論は事前に定義されたターゲット変数ではなく、オムニであり、論理的推論に対応する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T16:55:45Z) - Machine Common Sense [77.34726150561087]
機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである
本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T13:59:47Z) - Learning from Learning Machines: Optimisation, Rules, and Social Norms [91.3755431537592]
経済的な実体の行動に最も類似したAIの領域は道徳的に良い意思決定の領域であるようだ。
近年のAIにおけるディープラーニングの成功は、そのような問題を解決するための明示的な仕様よりも暗黙的な仕様の方が優れていることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-29T17:42:06Z) - Is Intelligence Artificial? [0.0]
本稿では,自然界,次に人工知能に適用可能な統一的な定義を提案する。
コルモゴロフの複素性理論に基づく計量が示唆され、エントロピーに関する測度が導かれる。
承認されたAIテストのバージョンは、後に 'acid test' として提示され、フリー思考プログラムが達成しようとするものかもしれない。
論文 参考訳(メタデータ) (2014-03-05T11:09:55Z)
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。