論文の概要: Theoretical Unification of the Fractured Aspects of Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16924v1
- Date: Mon, 26 Feb 2024 10:35:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 19:02:02.804489
- Title: Theoretical Unification of the Fractured Aspects of Information
- Title(参考訳): 情報の破壊的側面の理論的統一
- Authors: Marcin J. Schroeder
- Abstract要約: 知性、複雑さ、意識の概念化における情報の概念の概要。
不要な分割や優越性の主張から解放された情報の統一理論の発展における応用例。
- 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 article has as its main objective the identification of fundamental
epistemological obstacles in the study of information related to unnecessary
methodological assumptions and the demystification of popular beliefs in the
fundamental divisions of the aspects of information that can be understood as
Bachelardian rupture of epistemological obstacles. These general considerations
are preceded by an overview of the motivations for the study of information and
the role of the concept of information in the conceptualization of
intelligence, complexity, and consciousness justifying the need for a
sufficiently general perspective in the study of information, and are followed
at the end of the article by a brief exposition of an example of a possible
application in the development of the unified theory of information free from
unnecessary divisions and claims of superiority of the existing preferences in
methodology. The reference to Gaston Bachelard and his ideas of epistemological
obstacles and epistemological ruptures seems highly appropriate for the
reflection on the development of information study, in particular in the
context of obstacles such as the absence of semantics of information,
negligence of its structural analysis, separation of its digital and analog
forms, and misguided use of mathematics.
- Abstract(参考訳): この論文は、不要な方法論的仮定に関連する情報の研究における基本的な認識論的障害の同定と、認識論的障害のバヘラルド的破壊と解釈できる情報の基本的側面の分割における一般的な信念の脱ミステレーションを主目的としている。
These general considerations are preceded by an overview of the motivations for the study of information and the role of the concept of information in the conceptualization of intelligence, complexity, and consciousness justifying the need for a sufficiently general perspective in the study of information, and are followed at the end of the article by a brief exposition of an example of a possible application in the development of the unified theory of information free from unnecessary divisions and claims of superiority of the existing preferences in methodology.
ガストン・バチャール(Gaston Bachelard)と彼の認識論的障害と認識論的破断の考え方への言及は、情報研究の発展の反映、特に情報の意味論の欠如、構造解析の無視、デジタルおよびアナログ形式の分離、数学の誤用といった障害の文脈において、非常に適切と思われる。
関連論文リスト
- On the Role of Information Structure in Reinforcement Learning for
Partially-Observable Sequential Teams and Games [65.268245109828]
情報構造の明示的表現は、強化学習問題を解析・解決する重要な要素であると主張する。
これにより、シーケンシャルな意思決定問題のよりリッチな分析が可能となり、より適切なアルゴリズム設計が可能となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T21:28:19Z) - Explainable Deep Reinforcement Learning: State of the Art and Challenges [1.005130974691351]
解釈可能性、説明可能性、透明性は、多くの重要な領域で人工知能メソッドを導入する上で重要な問題である。
本稿では, 深層強化学習法について解説する技術の現状について概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-24T11:41:25Z) - Mapping Knowledge Representations to Concepts: A Review and New
Perspectives [0.6875312133832078]
本論は、内部表現と人間の理解可能な概念を関連付けることを目的とした研究に焦点をあてる。
この分類学と因果関係の理論は、ニューラルネットワークの説明から期待できるもの、期待できないものを理解するのに有用である。
この分析は、モデル説明可能性の目標に関するレビューされた文献の曖昧さも明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-31T12:56:12Z) - Biologically-informed deep learning models for cancer: fundamental
trends for encoding and interpreting oncology data [0.0]
本稿では,癌生物学における推論を支援するために用いられる深層学習(DL)モデルに着目した構造化文献解析を行う。
この研究は、既存のモデルが、先行知識、生物学的妥当性、解釈可能性とのより良い対話の必要性にどのように対処するかに焦点を当てている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T12:11:35Z) - Causal Reasoning Meets Visual Representation Learning: A Prospective
Study [117.08431221482638]
解釈可能性の欠如、堅牢性、分布外一般化が、既存の視覚モデルの課題となっている。
人間レベルのエージェントの強い推論能力にインスパイアされた近年では、因果推論パラダイムの開発に多大な努力が注がれている。
本稿では,この新興分野を包括的に概観し,注目し,議論を奨励し,新たな因果推論手法の開発の急激さを先導することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T02:22:28Z) - Fact-driven Logical Reasoning for Machine Reading Comprehension [82.58857437343974]
私たちは、常識と一時的な知識のヒントの両方を階層的にカバーする動機があります。
具体的には,文の背骨成分を抽出し,知識単位の一般的な定式化を提案する。
次に、事実単位の上にスーパーグラフを構築し、文レベル(事実群間の関係)と実体レベルの相互作用の利点を享受する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-21T13:11:13Z) - The General Theory of General Intelligence: A Pragmatic Patternist
Perspective [0.0]
レビューでは、基礎となる哲学、インテリジェンスの概念の形式化、およびAGIシステムのためのハイレベルアーキテクチャを取り上げている。
人間に似た認知アーキテクチャの特質は、これらの一般的な原則の表象として提示される。
OpenCog Hyperonのようなフレームワークにおける高度なAGIの実践的な実装の教訓を簡潔に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-28T10:11:25Z) - A Data-Driven Study of Commonsense Knowledge using the ConceptNet
Knowledge Base [8.591839265985412]
汎用人工知能(AI)の実現における重要なフロンティアとして,コモンセンス知識と推論の獲得が認められている。
本稿では,コンセプションネットの知識基盤を実証的かつ構造的に分析することにより,コモンセンス知識のより深い理解を可能にする体系的な研究を提案し,実施する。
最先端の教師なしグラフ表現学習(「埋め込み」)とクラスタリング技術を用いて、慎重に設計された3つの研究課題に関する詳細な実験結果から、ConceptNet関係の深いサブ構造を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-28T08:08:25Z) - Developing Constrained Neural Units Over Time [81.19349325749037]
本稿では,既存のアプローチと異なるニューラルネットワークの定義方法に焦点をあてる。
ニューラルネットワークの構造は、データとの相互作用にも拡張される制約の特別なクラスによって定義される。
提案した理論は時間領域にキャストされ, データを順序づけられた方法でネットワークに提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T09:07:25Z) - Survey on Visual Sentiment Analysis [87.20223213370004]
本稿では、関連する出版物をレビューし、視覚知覚分析の分野の概要を概観する。
また,3つの視点から一般的な視覚知覚分析システムの設計原理について述べる。
様々なレベルの粒度と、異なる方法でイメージに対する感情に影響を与えるコンポーネントを考慮し、問題の定式化について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-24T10:15:22Z) - Neuro-symbolic Architectures for Context Understanding [59.899606495602406]
本稿では,データ駆動型アプローチと知識駆動型アプローチの強みを組み合わせたフレームワークとして,ハイブリッドAI手法を提案する。
具体的には、知識ベースを用いて深層ニューラルネットワークの学習過程を導く方法として、ニューロシンボリズムの概念を継承する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T15:04:07Z)
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。