Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neuropsychology of AI: Relationship Between Activation Proximity and Categorical Proximity Within Neural Categories of Synthetic Cognition

論文の概要: Neuropsychology of AI: Relationship Between Activation Proximity and Categorical Proximity Within Neural Categories of Synthetic Cognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11868v1
Date: Tue, 08 Oct 2024 12:34:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-20 09:10:56.480351
Title: Neuropsychology of AI: Relationship Between Activation Proximity and Categorical Proximity Within Neural Categories of Synthetic Cognition
Title（参考訳）: AIの神経心理学:合成認知の神経カテゴリーにおける活性化確率とカテゴリー的近接性の関係
Authors: Michael Pichat, Enola Campoli, William Pogrund, Jourdan Wilson, Michael Veillet-Guillem, Anton Melkozerov, Paloma Pichat, Armanouche Gasparian, Samuel Demarchi, Judicael Poumay,
Abstract要約: 本研究は,認知心理学における新たな研究対象として,合成ニューラルコグニションに焦点を当てた。目標は、言語モデルのニューラルネットワークをより説明しやすくすることだ。このアプローチは、認知心理学から人工神経認知の解釈的構築への概念の変換を含む。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11235145048383502
License:
Abstract: Neuropsychology of artificial intelligence focuses on synthetic neural cog nition as a new type of study object within cognitive psychology. With the goal of making artificial neural networks of language models more explainable, this approach involves transposing concepts from cognitive psychology to the interpretive construction of artificial neural cognition. The human cognitive concept involved here is categorization, serving as a heuristic for thinking about the process of segmentation and construction of reality carried out by the neural vectors of synthetic cognition.
Abstract（参考訳）: 人工知能の神経心理学は、認知心理学における新しいタイプの研究対象として、合成ニューラルコグニションに焦点を当てている。言語モデルの人工ニューラルネットワークをより説明しやすいものにすることを目的として、このアプローチは認知心理学から人工神経認知の解釈的構築への概念の変換を含む。ここでの人間の認知概念は分類であり、セグメンテーションのプロセスと合成認知の神経ベクトルによって実行される現実の構成を考えるためのヒューリスティックとして機能する。

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