論文の概要: Can Machines Philosophize?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00675v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 11:16:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.600423
• Title: Can Machines Philosophize?
• Title（参考訳）: 機械は哲学化できるのか?
• Authors: Michele Pizzochero, Giorgia Dellaferrera,
• Abstract要約: チューリングテストに触発されて,機械の集団が人間の集団の哲学的見解を反映する範囲を評価するための新しい方法論的枠組みを提案する。 この枠組みは, (i) 集団内の各人間を同一視するように指示する機械, (i) 背景と信念を反映する機械, (ii) 人間と機械の両方に対する様々な哲学的位置をカバーするアンケート, (iii) 結果の統計的分析という3つの段階から構成される。 機械の集団の哲学的見解は、物理学者か科学哲学者かに関わらず、平均して、人間の集団によって支持されているものと類似していることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.353525052246609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the Turing test, we present a novel methodological framework to assess the extent to which a population of machines mirrors the philosophical views of a population of humans. The framework consists of three steps: (i) instructing machines to impersonate each human in the population, reflecting their backgrounds and beliefs, (ii) administering a questionnaire covering various philosophical positions to both humans and machines, and (iii) statistically analyzing the resulting responses. We apply this methodology to the debate on scientific realism, a long-standing philosophical inquiry exploring the relationship between science and reality. By considering the outcome of a survey of over 500 human participants, including both physicists and philosophers of science, we generate their machine personas using an artificial intelligence engine based on a large-language generative model. We reveal that the philosophical views of a population of machines are, on average, similar to those endorsed by a population of humans, irrespective of whether they are physicists or philosophers of science. As compared to humans, however, machines exhibit a weaker inclination toward scientific realism and a stronger coherence in their philosophical positions. Given the observed similarities between the populations of humans and machines, this methodological framework may offer unprecedented opportunities for advancing research in experimental philosophy by replacing human participants with their machine-impersonated counterparts, possibly mitigating the efficiency and reproducibility issues that affect survey-based empirical studies.
• Abstract（参考訳）: チューリングテストに触発されて,機械の集団が人間の集団の哲学的見解を反映する範囲を評価するための新しい方法論的枠組みを提案する。 フレームワークは3つのステップから構成される。 一 人の身元や信条を反映して、各人の身振りを指示すること。 二 人間と機械の両方に対する様々な哲学的立場に関するアンケートの実施、及び 三 結果の反応を統計的に分析すること。 我々は、科学と現実の関係を探究する長年の哲学的考察である科学リアリズムに関する議論にこの方法論を適用した。 物理学者と科学哲学者の両方を含む500人以上の被験者による調査の結果を考慮し、大規模生成モデルに基づく人工知能エンジンを用いて、機械のペルソナを生成する。 機械の集団の哲学的見解は、物理学者か科学哲学者かに関わらず、平均して、人間の集団によって支持されているものと類似していることを明らかにする。 しかしながら、人間と比較して、機械は科学的リアリズムに対するより弱い傾きを示し、その哲学的な立場においてより強い一貫性を示す。 人間と機械の個体群間の観察された類似性を考えると、この方法論の枠組みは、人間の参加者を機械に代表されるものに置き換えることによって、実験哲学の研究を前進させる前例のない機会を与え、おそらくは調査に基づく実証研究に影響を与える効率性と再現性の問題を軽減することができる。

関連論文リスト

• Measurement of LLM's Philosophies of Human Nature [113.47929131143766]
  大規模言語モデル(LLM)を対象とする標準化された心理尺度を設計する。 現在のLSMは、人間に対する信頼の欠如を示す。 本稿では,LLMが継続的に価値体系を最適化できるメンタルループ学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T06:22:19Z)
• Interpretable Machine Learning in Physics: A Review [10.77934040629518]
  我々は、科学における中核研究として解釈可能な機械学習を確立することを目指している。 我々は、解釈可能性の異なる側面を分類し、解釈可能性と性能の両方の観点から機械学習モデルについて議論する。 我々は、物理学の多くのサブフィールドにまたがる、解釈可能な機械学習の最近の進歩を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-30T22:44:40Z)
• Scaling Laws in Scientific Discovery with AI and Robot Scientists [72.3420699173245]
  自律的なジェネラリスト科学者(AGS)の概念は、エージェントAIとエンボディロボットを組み合わせて、研究ライフサイクル全体を自動化している。 AGSは科学的発見に必要な時間と資源を大幅に削減することを目指している。 これらの自律的なシステムが研究プロセスにますます統合されるにつれて、科学的な発見が新しいスケーリング法則に従うかもしれないという仮説を立てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-28T14:00:27Z)
• Computational Thought Experiments for a More Rigorous Philosophy and Science of the Mind [7.101125921299772]
  仮想世界認知科学(VW CogSci)と呼ばれる手法に対する哲学的モチベーションを提供する。 研究者たちは、仮想世界に埋め込まれた仮想エンボディエージェントを使用して、認知科学の分野における質問を探索する。 我々は、心的・言語的表現に関する問題と、そのような計算モデルが哲学的思考実験に厳密さを加える方法に焦点を当てる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T03:58:19Z)
• Machine Consciousness as Pseudoscience: The Myth of Conscious Machines [2.3931689873603603]
  我々は、機械意識文学が科学的厳密さを欠いていることを論じ、反対の仮説を偽造することは不可能である。 また、アルゴリズムやモデルの複雑さとは独立して、現象的意識が計算不可能であることを示す。 これらすべての議論を踏まえると、なぜ意識的な機械という概念が現在トランスヒューマニズムとサイエンスフィクション文化の神話であるかについて論じる作業は終了する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T17:30:48Z)
• Can a Machine be Conscious? Towards Universal Criteria for Machine Consciousness [0.0]
  多くの懸念が、人工的な意識を持つ実体を作るという影響についての声が上がっている。 これは、意識を構成するものに関する明確な合意の欠如によって構成される。 機械が意識的かどうかを決定するための5つの基準を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T18:38:22Z)
• Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
  Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。 本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z)
• Machine Psychology [54.287802134327485]
  我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。 本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。 これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T13:24:41Z)
• Data-driven emotional body language generation for social robotics [58.88028813371423]
  社会ロボティクスでは、人間型ロボットに感情の身体的表現を生成する能力を与えることで、人間とロボットの相互作用とコラボレーションを改善することができる。 我々は、手作業で設計されたいくつかの身体表現から学習する深層学習データ駆動フレームワークを実装した。 評価実験の結果, 生成した表現の人間同型とアニマシーは手作りの表現と異なる認識が得られなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T09:21:39Z)
• Learning to Complement Humans [67.38348247794949]
  オープンワールドにおけるAIに対するビジョンの高まりは、知覚、診断、推論タスクのために人間を補完できるシステムの開発に焦点を当てている。 我々は,人間-機械チームの複合的なパフォーマンスを最適化するために,エンド・ツー・エンドの学習戦略をどのように活用できるかを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-01T20:00:23Z)

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。