ギャップに注意:精神理論への深層学習アプローチの課題【JST・京大機械翻訳】

Aru Jaan; Labash Aqeel; Corcoll Oriol; Vicente Raul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203425919493 整理番号：22P0322761

ギャップに注意:精神理論への深層学習アプローチの課題【JST・京大機械翻訳】

Mind the gap: Challenges of deep learning approaches to Theory of Mind

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年12月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

Mind理論は,ヒトの精神状態を推論するヒトの重要な能力である。ここでは,Mind理論に対する深層学習アプローチの可能性,電流進展,および問題のコヒーレントな要約を提供した。著者らは,多くの現在の知見がショートカットを通して説明できることを強調する。これらのショートカットは,深層学習システムにおけるMindの理論の調査に用いるタスクがあまりに狭すぎるため,発生する。したがって,研究者は,複雑なオープンエンド環境におけるMindの理論を調査することを奨励する。さらに,将来の深層学習システムを鼓舞するために,ヒトで行われた先行研究の簡潔な概観を提供した。さらに,深層学習によるMindの理論を研究するとき,研究の主な焦点と貢献は,ネットワーク表現を開けることを主張する。研究者は,異なるネットワークコンポーネントとMind理論の側面の間の関係を研究するために,AIの可読性分野からのツールの使用を推奨する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能

, , ,

前のページに戻る