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J-GLOBAL ID：202202261775957515   整理番号：22A1021568

カテゴリー化における背景知識の機能的文脈的説明:一般知識の人工的一般知能と認知的説明に対する意味【JST・京大機械翻訳】

A Functional Contextual Account of Background Knowledge in Categorization: Implications for Artificial General Intelligence and Cognitive Accounts of General Knowledge

著者 (3件)： Edwards Darren J. (Department of Public Health, Policy, and Social Sciences, Swansea University, Swansea, United Kingdom) ,  McEnteggart Ciara (Department of Experimental Clinical and Health Psychology, Ghent University, Ghent, Belgium) ,  Barnes-Holmes Yvonne (Department of Experimental Clinical and Health Psychology, Ghent University, Ghent, Belgium)
資料名： Frontiers in Psychology (Web)  (Frontiers in Psychology (Web))
巻： 13  ページ： 745306  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7096A  ISSN： 1664-1078  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 精神学は,脳が情報をどのように組織化するかに関して認知のプロセスに関する膨大な知識から恩恵を受ける。カテゴリー化文献の中で,この挙動は,通常,カテゴリーが出現する方法の説明として,類似性またはルール関数に基づく典型的な理論およびプロトタイプ理論と呼ばれるメモリ構築の理論によって説明される。これらの理論は,実験室設定における高度に制御された刺激のモデリングでよく働くが,背景知識プロセスの出現を説明するようなこれらの設定の外で,しばしばあまりうまく機能しない。背景知識を説明するために,機能的文脈主義(FC)と呼ばれるphil学的世界見解に根付いた,関係的フレーム理論(RFT)と呼ばれる人間言語の非類似性ベースポストSknernian理論を提示する。この理論は,カテゴリーが行動の関数と文脈的手がかりを通してどのように現れるかの非常に異なる解釈を提供し,それは既存の分類理論に対するいくつかの利点であるかもしれない。特に,RFTは背景知識がどのように起こるかの新しい説明を提供でき,形式的モデルを同定するためにいくつかの数学的考察を提供した。最後に,一般的意味知識と人工知能研究のより広い文脈の中で,この研究の多くを議論した。Copyright 2022 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： 記憶装置 ,  *カテゴリー ,  言語 ,  情報 ,  *分類 ,  理論 ,  *知識 ,  モデリング ,  人工知能 ,  *文脈 ,  主義 ,  機械学習 ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： *背景知識 ,  非類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機能的文脈主義 ,  機械学習 ,  関係フレーム理論(RFT) ,  カテゴリー化 ,  背景知識

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A)

引用文献 (228件)：

• Abebe S. L., Tonella P. (2010). “"Natural language parsing of program element names for concept extraction,"” in Paper presented at the 2010 IEEE 18th International Conference on Program Comprehension, (New Jersey, NJ: IEEE). doi: 10.1109/ICPC.2010.29
• Achille A., Soatto S. (2018). Emergence of invariance and disentanglement in deep representations. J. Machine Learn. Res. 19 1947-1980. doi: 10.1109/ITA.2018.8503149
• Ackley D. H., Hinton G. E., Sejnowski T. J. (1985). A learning algorithm for Boltzmann machines. Cognit. Sci. 9 147-169. doi: 10.1207/s15516709cog0901_7
• Anderson (1990). The adaptive character of thought. Hillsdale, NJ: Lawrence Earlbaum Associates. Inc. doi: 10.1207/s15516709cog0901_7
• Anderson (1991). The adaptive nature of human categorization. Psychol. Rev. 98:409. doi: 10.1037/0033-295X.98.3.409

タイトルに関連する用語 (8件)： カテゴリー ,  背景知識 ,  文脈 ,  説明 ,  知識 ,  人工 ,  認知 ,  意味