論文の概要: Algorithmic Bayesian Epistemology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07949v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 23:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 17:27:52.554528
• Title: Algorithmic Bayesian Epistemology
• Title（参考訳）: アルゴリズムベイズ的認識論
• Authors: Eric Neyman
• Abstract要約: コンピュータ科学におけるアルゴリズムレンズの1つの側面は、現実世界の制約に従う他の科学分野に対する見解である。 この論文は、分子生物学、生態学、神経科学、量子物理学の分野にアルゴリズムレンズを適用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.44755919161855
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One aspect of the algorithmic lens in theoretical computer science is a view on other scientific disciplines that focuses on satisfactory solutions that adhere to real-world constraints, as opposed to solutions that would be optimal ignoring such constraints. The algorithmic lens has provided a unique and important perspective on many academic fields, including molecular biology, ecology, neuroscience, quantum physics, economics, and social science. This thesis applies the algorithmic lens to Bayesian epistemology. Traditional Bayesian epistemology provides a comprehensive framework for how an individual's beliefs should evolve upon receiving new information. However, these methods typically assume an exhaustive model of such information, including the correlation structure between different pieces of evidence. In reality, individuals might lack such an exhaustive model, while still needing to form beliefs. Beyond such informational constraints, an individual may be bounded by limited computation, or by limited communication with agents that have access to information, or by the strategic behavior of such agents. Even when these restrictions prevent the formation of a *perfectly* accurate belief, arriving at a *reasonably* accurate belief remains crucial. In this thesis, we establish fundamental possibility and impossibility results about belief formation under a variety of restrictions, and lay the groundwork for further exploration.
• Abstract（参考訳）: 理論計算機科学におけるアルゴリズムレンズの1つの側面は、そのような制約を最適に無視する解とは対照的に、現実の制約に順応する満足できる解に焦点を当てた他の科学分野についての見解である。 アルゴリズムレンズは、分子生物学、生態学、神経科学、量子物理学、経済学、社会科学など、多くの学術分野においてユニークかつ重要な視点を提供してきた。 この論文は、アルゴリズムレンズをベイズ認識学に適用する。 伝統的なベイズ観念論は、個人の信念が新しい情報を受け取る際にどのように進化するかの包括的な枠組みを提供する。 しかしながら、これらの手法は典型的には、異なる証拠間の相関構造を含む、そのような情報の網羅的なモデルを想定している。 実際には、個人にはそのような徹底的なモデルがないかもしれないが、信念を形成する必要がある。 このような情報的制約を超えて、個人は限られた計算、情報にアクセス可能なエージェントとの限られた通信、あるいはそのようなエージェントの戦略的行動によって拘束されることがある。 これらの制限が*完璧に*正確な信念の形成を妨げるとしても、*合理的に*正確な信念にたどり着くことは不可欠である。 本論では, 様々な制約の下での信念形成に関する根本的な可能性と不可解な結果を確立し, さらなる探究の土台を築いた。

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