論文の概要: Computational Thought Experiments for a More Rigorous Philosophy and Science of the Mind
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08304v2
- Date: Wed, 15 May 2024 02:32:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-16 12:36:16.330692
- Title: Computational Thought Experiments for a More Rigorous Philosophy and Science of the Mind
- Title（参考訳）: より厳密な哲学と心の科学のための計算的思考実験
- Authors: Iris Oved, Nikhil Krishnaswamy, James Pustejovsky, Joshua Hartshorne,
- Abstract要約: 仮想世界認知科学(VW CogSci)と呼ばれる手法に対する哲学的モチベーションを提供する。
研究者たちは、仮想世界に埋め込まれた仮想エンボディエージェントを使用して、認知科学の分野における質問を探索する。
我々は、心的・言語的表現に関する問題と、そのような計算モデルが哲学的思考実験に厳密さを加える方法に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.101125921299772
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We offer philosophical motivations for a method we call Virtual World Cognitive Science (VW CogSci), in which researchers use virtual embodied agents that are embedded in virtual worlds to explore questions in the field of Cognitive Science. We focus on questions about mental and linguistic representation and the ways that such computational modeling can add rigor to philosophical thought experiments, as well as the terminology used in the scientific study of such representations. We find that this method forces researchers to take a god's-eye view when describing dynamical relationships between entities in minds and entities in an environment in a way that eliminates the need for problematic talk of belief and concept types, such as the belief that cats are silly, and the concept CAT, while preserving belief and concept tokens in individual cognizers' minds. We conclude with some further key advantages of VW CogSci for the scientific study of mental and linguistic representation and for Cognitive Science more broadly.
- Abstract（参考訳）: 我々は、仮想世界認知科学(VW CogSci)と呼ばれる手法に対して、仮想世界に埋め込まれた仮想的エンボディエージェントを用いて、認知科学の分野における質問を探索する哲学的モチベーションを提供する。
我々は、心的・言語的表現に関する問題と、そのような計算モデルが哲学的思考実験に厳密な要素を加える方法、およびそのような表現の科学的研究で用いられる用語に焦点をあてる。
猫が馬鹿げているという信念や概念CATのような、信念と概念の議論の必要性を排除しつつ、個々の認知者の心の中の信念と概念トークンを保存しているような方法で、心の中の実体と実体の動的関係を記述する際に、この手法は神の目で見ることを強いる。
我々は、心的・言語的表現の科学的研究と認知科学をより広く行うために、VW CogSciのさらなる重要な利点を結論付けている。
関連論文リスト
- LLM and Simulation as Bilevel Optimizers: A New Paradigm to Advance Physical Scientific Discovery [141.39722070734737]
本稿では,大規模言語モデルの知識駆動型抽象推論能力をシミュレーションの計算力で強化することを提案する。
本稿では,2段階最適化フレームワークであるSGA(Scientific Generative Agent)を紹介する。
法発見と分子設計における枠組みの有効性を実証するための実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-16T03:04:10Z) - Neuromorphic Correlates of Artificial Consciousness [1.4957306171002251]
意識の神経相関(NCC)の概念は、特定の神経活動が意識経験と関連していることを示している。
本稿では、ニューロモルフィックデザインとアーキテクチャを脳シミュレーションと組み合わせることで、人工意識の可能性を探る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-03T09:27:51Z) - A Brain-inspired Computational Model for Human-like Concept Learning [12.737696613208632]
この研究は、スパイクニューラルネットワークに基づく概念学習のための人間のような計算モデルを開発する。
多様な情報源によって引き起こされる課題と2つの概念表現の非バランスな次元性に効果的に対処することにより、この研究は人間のような概念表現を達成することに成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-12T09:32:51Z) - 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) - Machine Psychology [54.287802134327485]
我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。
本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。
これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T13:24:41Z) - Intrinsic Physical Concepts Discovery with Object-Centric Predictive
Models [86.25460882547581]
PHYsical Concepts Inference NEtwork (PHYCINE) は、異なる抽象レベルの物理概念を監督なしで推論するシステムである。
物理概念変数を含むオブジェクト表現は因果推論タスクの性能向上に有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-03T11:52:21Z) - Rejecting Cognitivism: Computational Phenomenology for Deep Learning [5.070542698701158]
本稿では,新しい手法である計算現象学に基づくディープラーニングのための非表現主義的フレームワークを提案する。
我々は、人工知能が外部エンティティの表現を符号化する深層学習の現代の認知論的解釈を拒絶する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-16T20:05:06Z) - Language Cognition and Language Computation -- Human and Machine
Language Understanding [51.56546543716759]
言語理解は認知科学とコンピュータ科学の分野で重要な科学的問題である。
これらの規律を組み合わせることで、インテリジェントな言語モデルを構築する上で、新たな洞察が得られますか?
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-12T02:37:00Z) - To think inside the box, or to think out of the box? Scientific
discovery via the reciprocation of insights and concepts [26.218943558900552]
私たちは科学的発見を、洞察に富んだ解決策を積極的に求めている$$と$の相互作用と見なしています。
我々は,科学的発見的な思考を自然に引き起こす意味探索ゲームであるMindleを提案する。
この観点から、洞察のメタストラテジーと概念の利用を相互に検討することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-01T03:52:12Z) - A Quantitative Symbolic Approach to Individual Human Reasoning [0.0]
文献から得られた知見を,論理的枠組みの中で認知的原理として定式化され,理論的推論の定量的概念を確立できることを示す。
非単調推論と計算機科学の技法、すなわち、解集合プログラミング(ASP)と呼ばれる解法パラダイムを用いる。
最後に、ASP.NETの可視性推論を使って、既存の実験の効果をテストし、異なる多数派反応を説明できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T16:43:47Z) - Formalising Concepts as Grounded Abstractions [68.24080871981869]
このレポートは、表現学習が生データから概念を誘導する方法を示しています。
このレポートの主な技術的目標は、表現学習のテクニックが概念空間の格子理論的定式化とどのように結婚できるかを示すことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-13T15:22:01Z)
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。