論文の概要: What Machine Learning Tells Us About the Mathematical Structure of Concepts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15507v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 03:30:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 17:22:57.310735
- Title: What Machine Learning Tells Us About the Mathematical Structure of Concepts
- Title（参考訳）: 機械学習が概念の数学的構造について教えてくれるもの
- Authors: Jun Otsuka,
- Abstract要約: この研究は、各フレームワークがどのようにモデリング概念に対して明確な数学的視点を提供するかを強調している。
この研究は、人間の認知と人工知能の複雑な関係の理解を深めることを目的として、学際対話の重要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper examines the connections among various approaches to understanding concepts in philosophy, cognitive science, and machine learning, with a particular focus on their mathematical nature. By categorizing these approaches into Abstractionism, the Similarity Approach, the Functional Approach, and the Invariance Approach, the study highlights how each framework provides a distinct mathematical perspective for modeling concepts. The synthesis of these approaches bridges philosophical theories and contemporary machine learning models, providing a comprehensive framework for future research. This work emphasizes the importance of interdisciplinary dialogue, aiming to enrich our understanding of the complex relationship between human cognition and artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、哲学、認知科学、機械学習の概念を理解するための様々なアプローチの関連性について検討し、その数学的性質に特に焦点をあてる。
これらのアプローチを抽象主義、類似性アプローチ、機能的アプローチ、不変アプローチに分類することで、各フレームワークがどのようにモデリング概念に対して明確な数学的視点を提供するかについて強調する。
これらのアプローチの合成は哲学理論と現代の機械学習モデルを橋渡しし、将来の研究のための包括的な枠組みを提供する。
この研究は、人間の認知と人工知能の複雑な関係の理解を深めることを目的として、学際対話の重要性を強調している。
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