認識エージェント間のコンセンサスは困難である【JST・京大機械翻訳】

Sowinski Damian R.; Carroll-Nellenback Jonathan; DeSilva Jeremy M.; Frank Adam; Ghoshal Gourab; Gleiser Marcelo; Seldon Hari

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206172846612 整理番号：22P0026879

認識エージェント間のコンセンサスは困難である【JST・京大機械翻訳】

Consensus between Epistemic Agents is Difficult

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01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。

2つのデータストリーム間のエピステリック情報測度を導入し,その影響を項した。転送エントロピーに密接に関連しているので,測度は,アクセス可能なデータストリームをサンプリングすることにより,有限メモリ資源を持つエピステミクスエージェントによって推定しなければならない。理想条件下でも,わずかに異なるサンプリング戦略を用いたエピステリックエージェントは,データストリームがどのデータストリームに影響を与えるかについてのコンセンサスを達成できないことを示した。例証として,著者らは,異なるサンプリング戦略が矛盾する結論をもたらす実世界データストリームを調べ,世界の実際のオントロジーに関係なく,何らかの政治的に帯電したトピックスが,純粋に認識された理由により存在する理由を説明する。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 専用演算制御装置

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