論文の概要: Wanting to Be Understood Explains the Meta-Problem of Consciousness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12086v1
• Date: Tue, 10 Jun 2025 12:31:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.087986
• Title: Wanting to Be Understood Explains the Meta-Problem of Consciousness
• Title（参考訳）: 理解されたい - 意識のメタ・プロブレムを説明する
• Authors: Chrisantha Fernando, Dylan Banarse, Simon Osindero,
• Abstract要約: このような外部表現はアクセス意識の前提条件であると主張する。 「理解すべきドライブと理解すべき低レベルの感覚運動能力が豊かであり、体験感の説明の要求が満足できない。」
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.40601112616244
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Because we are highly motivated to be understood, we created public external representations -- mime, language, art -- to externalise our inner states. We argue that such external representations are a pre-condition for access consciousness, the global availability of information for reasoning. Yet the bandwidth of access consciousness is tiny compared with the richness of `raw experience', so no external representation can reproduce that richness in full. Ordinarily an explanation of experience need only let an audience `grasp' the relevant pattern, not relive the phenomenon. But our drive to be understood, and our low level sensorimotor capacities for `grasping' so rich, that the demand for an explanation of the feel of experience cannot be ``satisfactory''. That inflated epistemic demand (the preeminence of our expectation that we could be perfectly understood by another or ourselves) rather than an irreducible metaphysical gulf -- keeps the hard problem of consciousness alive. But on the plus side, it seems we will simply never give up creating new ways to communicate and think about our experiences. In this view, to be consciously aware is to strive to have one's agency understood by oneself and others.
• Abstract（参考訳）: 理解するためのモチベーションが高いので、内部状態を外部化するために、公開の外部表現 -- マイム、言語、芸術 -- を作成しました。 このような外部表現は、アクセス意識の前提条件であり、推論のための情報のグローバル利用が可能であることを論じる。 しかし、アクセス意識の帯域幅は「生体験」の豊かさに比べれば小さいため、その豊かさを再現する外部表現は存在しない。 通常、経験についての説明は、聴衆が関連するパターンを'grasp'するだけであり、その現象を無視するものではない。 しかし、我々が理解すべき駆動力と「彫刻」に対する低レベルの感覚運動能力は、経験の感覚を説明するための要求が「満足できる」とは言い難い。 その膨らませたてんかんの需要(私たちが他人や自分自身によって完全に理解できるという我々の期待の優位性)は、既約形体性湾というよりは、意識の難しい問題を生かしている。 しかし、プラス面として、私たちの経験をコミュニケーションし、考えるための新しい方法を作るのをやめることは決してないだろう。 この考え方では、意識的に認識することは、自分自身や他人に自分の代理役を理解させることである。

関連論文リスト

• There must be encapsulated nonconceptual content in vision [0.0]
  本稿では,Jerry Fodor氏の主張を支持するために,入力システムはモジュールであり,情報的にカプセル化されているという主張を提案する。 視覚知覚における非概念的内容は情報的にカプセル化されていると考えられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T14:44:55Z)
• Why Is Anything Conscious? [0.0]
  生物系が階層的に階層的に知覚情報を解釈するためにどのように自己組織化するかを記述するフォーマリズムを提供する。 我々の提案は、ゾンビフィクションよりも人間の事実に近い、意識の正式な科学の基礎を築いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T18:01:30Z)
• Explore the Hallucination on Low-level Perception for MLLMs [83.12180878559295]
  低レベルの視覚知覚と理解タスクにおけるMLLMの自己認識性を定義し,評価することを目的としている。 低レベルの視覚に対する人間の反応をシミュレートするベンチマーク設定であるQL-Benchを提案する。 いくつかのモデルでは、ロバストな低レベル視覚能力を示すが、その自己認識性は比較的未発達である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-15T14:38:29Z)
• Sources of Richness and Ineffability for Phenomenally Conscious States [57.8137804587998]
  我々は,意識の豊かさと非効率性に着目した情報理論力学システムを提供する。 本枠組みでは,意識経験の豊かさは意識状態の情報量に対応する。 我々のモデルは説明的ギャップに関する全ての疑問を解決しないかもしれないが、完全に物理主義的な説明へと進む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T14:41:04Z)
• Memory-Augmented Theory of Mind Network [59.9781556714202]
  社会的推論は、心の理論(ToM)の能力を必要とする。 ToMに対する最近の機械学習アプローチは、観察者が過去を読み、他のエージェントの振る舞いを提示するように訓練できることを実証している。 我々は,新たなニューラルメモリ機構を組み込んで符号化し,階層的な注意を払って他者に関する情報を選択的に検索することで,課題に対処する。 この結果、ToMMYは心的プロセスについての仮定をほとんど行わずに理性を学ぶマインドモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T14:48:58Z)
• Imagination-Augmented Natural Language Understanding [71.51687221130925]
  自然言語理解タスクを解決するために,Imagination-Augmented Cross-modal (iACE)を導入する。 iACEは、強力な生成的および事前訓練された視覚・言語モデルから変換された外部知識で視覚的な想像を可能にする。 GLUEとSWAGの実験は、iACEが視覚的に教師付き事前訓練されたモデルよりも一貫した改善を達成していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T19:39:36Z)
• Dark, Beyond Deep: A Paradigm Shift to Cognitive AI with Humanlike Common Sense [142.53911271465344]
  我々は、次世代のAIは、新しいタスクを解決するために、人間のような「暗黒」の常識を取り入れなければならないと論じている。 我々は、人間のような常識を持つ認知AIの5つの中核領域として、機能、物理学、意図、因果性、実用性(FPICU)を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T04:07:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。