Fugu-MT 論文翻訳(概要): Probabilistic Foundations for Metacognition via Hybrid-AI

論文の概要: Probabilistic Foundations for Metacognition via Hybrid-AI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05398v1
Date: Sat, 08 Feb 2025 01:10:56 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-11 14:32:34.812086
Title: Probabilistic Foundations for Metacognition via Hybrid-AI
Title（参考訳）: ハイブリッドAIによるメタ認知のための確率論的基礎
Authors: Paulo Shakarian, Gerardo I. Simari, Nathaniel D. Bastian,
Abstract要約: 本稿では「エラー検出・修正規則」として知られるハイブリッドAIアプローチについてレビューする。従来の実証研究に厳密さを加える確率的枠組みを導入する。我々はこの枠組みを用いてメタ認知改善に必要な十分な条件について結果を証明している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.000254512029793
License:
Abstract: Metacognition is the concept of reasoning about an agent's own internal processes, and it has recently received renewed attention with respect to artificial intelligence (AI) and, more specifically, machine learning systems. This paper reviews a hybrid-AI approach known as "error detecting and correcting rules" (EDCR) that allows for the learning of rules to correct perceptual (e.g., neural) models. Additionally, we introduce a probabilistic framework that adds rigor to prior empirical studies, and we use this framework to prove results on necessary and sufficient conditions for metacognitive improvement, as well as limits to the approach. A set of future
Abstract（参考訳）: メタ認知はエージェントの内部プロセスに関する推論の概念であり、人工知能(AI)やより具体的には機械学習システムに関して、最近新たな注目を集めている。本稿では「エラー検出訂正規則」(EDCR)と呼ばれるハイブリッドAIアプローチをレビューし、ルールの学習により知覚モデル(例えばニューラルモデル)の修正を可能にする。さらに,従来の実証研究に厳密さを付加する確率的枠組みを導入し,メタ認知的改善の必要十分条件を証明し,アプローチに制限を加える。 a set of future―a set of future

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