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J-GLOBAL ID：202102230478093448   整理番号：21A0014743

説明的Virtueは確率推定を決定するか?-教育の効果に関する経験的議論【JST・京大機械翻訳】

How Does Explanatory Virtue Determine Probability Estimation?-Empirical Discussion on Effect of Instruction

著者 (3件)： Shimojo Asaya (Department of Cognitive and Psychological Sciences, Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Miwa Kazuhisa (Department of Cognitive and Psychological Sciences, Graduate School of Informatics, Nagoya University, Nagoya, Japan) ,  Terai Hitoshi (Department of Information and Computer Science, Faculty of Humanity-Oriented Science and Engineering, Kindai University, Higashi-osaka, Japan)
資料名： Frontiers in Psychology (Web)  (Frontiers in Psychology (Web))
巻： 11  ページ： 575746  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7096A  ISSN： 1664-1078  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒトが説明可能な人工知能の最近の発展の説明をどのように評価するかを明らかにすることは重要である。それで,人々が1つの説明が他者よりありそうと感じる。本研究では,説明が主観的事後確率を推定する過程にどのように影響するかを調べた。2つの長所を系統的に操作して,影響とScope-the 3つの異なる条件によって予測された影響の数,およびScope-the the the 3(i)Scopeの効果が,Sinpity’sより大きい;および(ii)これらの長所は独立して結果に影響する。実験2では,説明構造に関する命令が,両方の効果の影響,特にSinpyのインパクトを増加させることを見出した。これらの結果は,Scopeが主観的事後確率の推定に支配的に影響するが,説明構造に関する展望が提供されるならば,確率推定にも影響する可能性があることを示唆する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教育 ,  ヒト ,  *統計的推定 ,  事後確率 ,  人工知能

著者キーワード (5件)： 因果的説明 ,  診断推論 ,  主観的確率 ,  説明的仮想 ,  最良の説明への推論

分類 (3件)： 環境問題  (SA01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

引用文献 (45件)：

• BarbeyA. K.SlomanS. A. (2007). Base-rate respect: from ecological rationality to dual processes. Behav. Brain Sci. 30, 241-254. doi: 10.1017/S0140525X0700165317963533
• BesB.SlomanS.LucasC. G.RaufasteÉ. (2012). Non-Bayesian inference: Causal structure trumps correlation. Cogn. Sci. 36, 1178-1203. doi: 10.1111/j.1551-6709.2012.01262.x22734828
• ChengP. W. (1997). From covariation to causation: a causal power theory. Psychol. Rev. 104, 367-405. doi: 10.1037/0033-295X.104.2.36714622051
• CohenJ. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, 2nd Edn. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.
• ConfalonieriR.BesoldT. R.WeydeT.CreelK.LombrozoT.MuellerS. T.. (2019). “What makes a good explanation? Cognitive dimensions of explaining intelligent machines,” in Proceedings of the 41st Annual Conference of the Cognitive Science Society, eds A. Goel, C. Seifert, and C. Freksa (Austin, TX: Cognitive Science Society).

タイトルに関連する用語 (5件)： 説明 ,  確率推定 ,  教育 ,  経験 ,  議論