論文の概要: A Quantitative Definition of Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10873v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 00:46:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.259212
• Title: A Quantitative Definition of Intelligence
• Title（参考訳）: 知能の定量的定義
• Authors: Kang-Sin Choi,
• Abstract要約: 本稿では,任意の物理系に対する知能の操作的,定量的な定義を提案する。 システムは、その記述長が出力数とともに大きくなると記憶する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an operational, quantitative definition of intelligence for arbitrary physical systems. The intelligence density of a system is the ratio of the logarithm of its independent outputs to its total description length. A system memorizes if its description length grows with its output count; it knows if its description length remains fixed while its output count diverges. The criterion for knowing is generalization: a system knows its domain if a single finite mechanism can produce correct outputs across an unbounded range of inputs, rather than storing each answer individually. We argue that meaning over a domain is a selection and ordering of functions that produces correct outputs, and that a system whose intelligence density diverges necessarily captures this structure. The definition (1) places intelligence on a substrate-independent continuum from logic gates to brains, (2) blocks Putnam's pancomputationalist triviality argument via an independence condition on outputs, and (3) resolves Searle's Chinese Room Argument by showing that any finite rulebook handling an infinite domain must generalize.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,任意の物理系に対する知能の操作的,定量的な定義を提案する。 システムの知能密度は、独立出力の対数と総記述長との比である。 システムは、その記述長が出力数とともに大きくなると記憶する。 システムは、一つの有限なメカニズムが個々の答えを個別に格納するのではなく、無制限な入力範囲にわたって正しい出力を生成できるかどうかを知っている。 ドメインに対する意味は、正しい出力を生成する関数の選択と順序付けであり、知能密度が分岐するシステムは必ずしもこの構造を捉えるものではない、と我々は主張する。 1) 論理ゲートから脳への基質非依存連続体にインテリジェンスを配置し、(2) パットナムのパン計算的自明性論を出力上の独立条件を介してブロックし、(3) 無限領域を扱う有限ルールブックが一般化しなければならないことを示すことによってサールの中国室内論を解決する。

関連論文リスト

• A Unified Formal Theory on the Logical Limits of Symbol Grounding [0.65268245109828]
  形式的なシステム内での意味は、外的、動的、非アルゴリズム的なプロセスから生じなければならないことを示す。 この制限は、あらかじめ確立された意味の有限で静的な集合を持つ系に拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-24T05:40:08Z)
• Reasoning is about giving reasons [55.56111618153049]
  高い精度の3つの一般的な推論データセットにおいて、自然言語の引数の論理構造を同定し、抽出できることが示される。 我々のアプローチは、自然言語の引数の論理構造に依存するあらゆる推論形式をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T07:26:53Z)
• On Separation Logic, Computational Independence, and Pseudorandomness (Extended Version) [1.024113475677323]
  本研究は,暗号シナリオにおける計算独立性について考察する。 分離論理のセマンティクスは,複雑性に縛られた敵を考慮に入れれば適用可能であることを示す。 注目すべきは、これは独立性と疑似ランダム性の間の実りある相互作用を可能にすることだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T12:39:28Z)
• Deterministic identification over channels with finite output: a dimensional perspective on superlinear rates [49.126395046088014]
  有限出力であるが任意の入力アルファベットを持つメモリレスチャネルに対する一般性の問題を考える。 主な発見は、メッセージの最大長が$R,nlog n$、ブロック長$n$と超直線的にスケールすることである。 出力分布のペアの信頼性を保証し、DIコードを構築するのに十分であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T11:59:30Z)
• Exact learning and test theory [0.0]
  任意の無限二元情報システムについて検討し、そのそれぞれが無限個の要素からなる。 本稿では,有限個の属性によって記述される情報システムに関する問題について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-12T15:10:22Z)
• Introduction to Logical Entropy and its Relationship to Shannon Entropy [0.0]
  論理エントロピー(英: Logical entropy)は、情報の概念を区別、差異、識別可能性、多様性に基づく自然な尺度である。 これは集合上の分割の区別の(正規化された)定量測度であり、ブール・ラプラス論理確率は集合の部分集合の要素の正規化された定量測度である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T15:16:46Z)
• The Logic of Quantum Programs [77.34726150561087]
  本稿では,量子プログラムにおける情報フローの論理計算について述べる。 特に、複素量子系における量子測定、ユニタリ進化、絡み合いを扱うことができる動的論理を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T16:08:37Z)
• Foundations of Reasoning with Uncertainty via Real-valued Logics [70.43924776071616]
  我々は、本質的にすべての実数値論理をカバーするためにパラメータ化できる、音と強完全公理化を与える。 文のクラスは非常に豊かであり、各クラスは実数値論理の式の集合に対して可能な実値の集合を記述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T02:13:11Z)

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。