論文の概要: Shades of Zero: Distinguishing Impossibility from Inconceivability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.20469v1
• Date: Thu, 27 Feb 2025 19:14:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:42:43.242292
• Title: Shades of Zero: Distinguishing Impossibility from Inconceivability
• Title（参考訳）: ゼロの影:不合理性から不合理性を排除
• Authors: Jennifer Hu, Felix Sosa, Tomer Ullman,
• Abstract要約: 不合理性と不合理性との区別が維持されているかを検討する。 不可能とは容易に区別できることがわかりました。 この区別は、出来事の可能性の主観的な評価では説明できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.262532929657758
• License:
• Abstract: Some things are impossible, but some things may be even more impossible than impossible. Levitating a feather using one's mind is impossible in our world, but fits into our intuitive theories of possible worlds, whereas levitating a feather using the number five cannot be conceived in any possible world ("inconceivable"). While prior work has examined the distinction between improbable and impossible events, there has been little empirical research on inconceivability. Here, we investigate whether people maintain a distinction between impossibility and inconceivability, and how such distinctions might be made. We find that people can readily distinguish the impossible from the inconceivable, using categorization studies similar to those used to investigate the differences between impossible and improbable (Experiment 1). However, this distinction is not explained by people's subjective ratings of event likelihood, which are near zero and indistinguishable between impossible and inconceivable event descriptions (Experiment 2). Finally, we ask whether the probabilities assigned to event descriptions by statistical language models (LMs) can be used to separate modal categories, and whether these probabilities align with people's ratings (Experiment 3). We find high-level similarities between people and LMs: both distinguish among impossible and inconceivable event descriptions, and LM-derived string probabilities predict people's ratings of event likelihood across modal categories. Our findings suggest that fine-grained knowledge about exceedingly rare events (i.e., the impossible and inconceivable) may be learned via statistical learning over linguistic forms, yet leave open the question of whether people represent the distinction between impossible and inconceivable as a difference not of degree, but of kind.
• Abstract（参考訳）: 不可能なものもありますが、不可能なものよりもさらに不可能なものもあります。 人間の心を使って羽を浮かせることは、我々の世界では不可能であるが、可能な世界の直感的な理論に適合する一方、数字5を使って羽を浮かせることは、あらゆる可能な世界では考えられない("inconceivable")。 従来の研究では、不可能な事象と不可能な事象の区別について検討されてきたが、不連続性に関する実証的研究はほとんど行われていない。 ここでは,不合理性と不合理性との区別が維持されているか,どのように区別されるかを検討する。 不可解と不可逆の相違を調査するために用いられるものと類似した分類法を用いて, 不可解と容易に区別できることが判明した(実験1)。 しかし、この区別は、ほぼゼロに近づき、不可能かつ理解不能な事象記述と区別できない出来事可能性の主観的評価(実験2)では説明できない。 最後に、統計言語モデル(LM)による事象記述に割り当てられた確率は、モーダルカテゴリーの分離に利用できるか、これらの確率が人々の評価と一致しているかを問う(実験3)。 個人とLMの高レベルな類似性を見出した。どちらも不可能な事象記述と認識不能な事象記述を区別し、LM由来の文字列確率は、様々のカテゴリーで事象の可能性を推定する。 以上の結果から, 極めて稀な事象(すなわち, 不可能かつ不可解な事象)に関する微粒な知識は, 言語的形態に関する統計的学習を通じて学習できる可能性が示唆された。

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