論文の概要: A novel approach to the relationships between data features -- based on comprehensive examination of mathematical, technological, and causal methodology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15838v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 14:36:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 22:36:55.818437
• Title: A novel approach to the relationships between data features -- based on comprehensive examination of mathematical, technological, and causal methodology
• Title（参考訳）: 数学的・技術的・因果的方法論の包括的検証に基づくデータ特徴間の関係の新しいアプローチ
• Authors: JaeHong Kim,
• Abstract要約: 現在の数学的、技術的、因果的方法論は、特徴関係を正規化する外部化技術に依存している。 本研究では, 数学的, 技術的, 因果的視点を統合する枠組みであるConvergent Fusion Paradigm理論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3496513130883643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The expansion of artificial intelligence (AI) has raised concerns about transparency, accountability, and interpretability, with counterfactual reasoning emerging as a key approach to addressing these issues. However, current mathematical, technological, and causal methodologies rely on externalization techniques that normalize feature relationships within a single coordinate space, often distorting intrinsic interactions. This study proposes the Convergent Fusion Paradigm (CFP) theory, a framework integrating mathematical, technological, and causal perspectives to provide a more precise and comprehensive analysis of feature relationships. CFP theory introduces Hilbert space and backward causation to reinterpret the feature relationships as emergent structures, offering a potential solution to the common cause problem -- a fundamental challenge in causal modeling. From a mathematical -- technical perspective, it utilizes a Riemannian manifold-based framework, thereby improving the structural representation of high- and low-dimensional data interactions. From a causal inference perspective, CFP theory adopts abduction as a methodological foundation, employing Hilbert space for a dynamic causal reasoning approach, where causal relationships are inferred abductively, and feature relationships evolve as emergent properties. Ultimately, CFP theory introduces a novel AI modeling methodology that integrates Hilbert space, backward causation, and Riemannian geometry, strengthening AI governance and transparency in counterfactual reasoning.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の拡大は、透明性、説明責任、解釈可能性に関する懸念を提起し、これらの問題に対処するための重要なアプローチとして反ファクト的推論が浮上した。 しかし、現在の数学的、技術的、因果的方法論は、単一座標空間内の特徴関係を正規化する外部化技術に依存しており、しばしば内在的相互作用を歪ませる。 本研究では, 数学的, 技術的, 因果的視点を統合し, 特徴関係をより正確に包括的に分析するフレームワークである Convergent Fusion Paradigm (CFP) 理論を提案する。 CFP理論はヒルベルト空間と後方因果関係を導入し、特徴関係を創発的構造として再解釈し、共通因果問題(因果モデリングにおける根本的な課題)に対する潜在的な解決策を提供する。数学的・技術的な観点からは、リーマン多様体ベースのフレームワークを用いて、高次元と低次元のデータ相互作用の構造的表現を改善する。 因果推論の観点から、CFP理論は、因果関係が帰納的に推論され、特徴関係が創発的性質として進化する動的な因果推論のアプローチとしてヒルベルト空間(英語版)(Hilbert space)を用いて、推論を方法論的基礎として採用する。 最終的に、CFP理論は、ヒルベルト空間、後方因果関係、リーマン幾何学を統合する新しいAIモデリング方法論を導入し、反実的推論においてAIガバナンスと透明性を強化する。

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