論文の概要: Modeling Wise Decision Making: A Z-Number Fuzzy Framework Inspired by Phronesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21517v1
• Date: Fri, 29 Aug 2025 11:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.01901
• Title: Modeling Wise Decision Making: A Z-Number Fuzzy Framework Inspired by Phronesis
• Title（参考訳）: 線量決定のモデル化:FronesisにインスパイアされたZ-Numberファジィフレームワーク
• Authors: Sweta Kaman, Ankita Sharma, Romi Banerjee,
• Abstract要約: 本稿では,Z数を用いたファジィ推論システムを提案する。各決定は知恵スコア(制限)と信頼スコア(確実性)で表される。 概念研究の証明において、システムは、控えめにではあるが確立されたスケールと著しく相関する二重知恵表現を生み出した。 この貢献は、知恵を多次元で不確実性を意識した構成として形式化し、Z-数の形で操作することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Wisdom is a superordinate construct that embraces perspective taking, reflectiveness, prosocial orientation, reflective empathetic action, and intellectual humility. Unlike conventional models of reasoning that are rigidly bound by binary thinking, wisdom unfolds in shades of ambiguity, requiring both graded evaluation and self-reflective humility. Current measures depend on self-reports and seldom reflect the humility and uncertainty inherent in wise reasoning. A computational framework that takes into account both multidimensionality and confidence has the potential to improve psychological science and allow humane AI. Method: We present a fuzzy inference system with Z numbers, each of the decisions being expressed in terms of a wisdom score (restriction) and confidence score (certainty). As part of this study, participants (N = 100) were exposed to culturally neutral pictorial moral dilemma tasks to which they generated think-aloud linguistic responses, which were mapped into five theoretically based components of wisdom. The scores of each individual component were combined using a base of 21 rules, with membership functions tuned via Gaussian kernel density estimation. Results: In a proof of concept study, the system produced dual attribute wisdom representations that correlated modestly but significantly with established scales while showing negligible relations with unrelated traits, supporting convergent and divergent validity. Contribution: The contribution is to formalize wisdom as a multidimensional, uncertainty-conscious construct, operationalized in the form of Z-numbers. In addition to progressing measurement in psychology, it calculates how fuzzy Z numbers can provide AI systems with interpretable, confidence-sensitive reasoning that affords a safe, middle ground between rigorous computation and human-like judgment.
• Abstract（参考訳）: 背景: 知恵は、視点の取扱い、反射性、社会的指向、反射的共感行動、知的謙虚性を受け入れる超秩序的な構成体である。 二進的思考によって厳密に拘束される従来の推論モデルとは異なり、知恵はあいまいさの陰に広がり、格付けされた評価と自己回帰的謙虚さの両方を必要とする。 現在の措置は自己申告に依存しており、賢明な推論に固有の謙虚さと不確実さをほとんど反映していない。 多次元性と自信の両方を考慮に入れた計算フレームワークは、心理学を改善し、人間のAIを可能にする可能性がある。 方法:Z数を用いたファジィ推論システムを提案し,各決定は知恵スコア(制限)と信頼スコア(確実性)で表される。 この研究の一環として、参加者(N = 100)は文化的に中立な写真的道徳的ジレンマ課題に晒され、そこで思考・言語的応答が生成され、5つの理論に基づく知恵の構成要素にマッピングされた。 それぞれの成分のスコアは、ガウス核密度推定によって調整されたメンバーシップ関数を含む21のルールの基底を用いて合成された。 結果: 概念研究の実証において, 本システムは, 無関係な形質と無視的関係を示しながら, 適度に相関するが, 確立された尺度と著しく相関する二重属性知恵表現を生成し, 収束性および発散妥当性を実証した。 コントリビューション: コントリビューションは、知恵を多次元で不確実性を意識した構成として定式化することである。 心理学における測定の進歩に加えて、ファジィZの数値がAIシステムに、厳密な計算と人間のような判断の間に安全な中核となる、解釈可能で自信に敏感な推論を提供する方法を計算する。

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