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J-GLOBAL ID：202202278490623308   整理番号：22A1177269

信念形成と人工知能の理解間のシナジー【JST・京大機械翻訳】

The Synergies Between Understanding Belief Formation and Artificial Intelligence

著者 (1件)： Lumbreras Sara (Institute for Research in Technology, Universidad Pontificia Comillas, Madrid, Spain)
資料名： Frontiers in Psychology (Web)  (Frontiers in Psychology (Web))
巻： 13  ページ： 868903  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： 人工知能(AI)と信念形成を理解することは,興味深い双方向協力作用を有する。信念の論理的導出とそれらの内部整合性の説明から,可能性の定量的説明を与えるため,AIは信念形成を照明できる多くの未開発メタファを持っている。さらに,AIは,著者らの信念プロセス(主に,意味的符号化によって許容される能力,合理化,および通信する能力)と統合するべきであることは,インタプレテーブルマシン学習のようなより有望なラインに焦点を当てることを可能にした。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： 学習 ,  合理化 ,  協力作用 ,  *人工知能 ,  強化学習 ,  メタファ

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  信念 ,  機械バイアス ,  複雑性 ,  強化学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (16件)：

• Angel H., Oviedo L., Paloutzian R. F., Runehov A. L., Seitz R. J. (2017). Processes of believing: the acquisition, maintenance, and change in creditions. Berlin: Springer.
• Chen S. H., Pollino C. A. (2012). Good practice in bayesian network modelling. Environ. Model. Softw. 37 134-145. doi: 10.1016/j.envsoft.2012.03.012
• Colmerauer A. (1990). An introduction to prolog III. Paper presented at the Computational Logic, 37-79. New York, NY: Association for Computing Machinery. doi: 10.1016/j.envsoft.2012.03.012
• Cooper J. (2007). Cognitive dissonance: 50 years of a classic theory. Thousand Oaks: Sage doi: 10.1016/j.envsoft.2012.03.012
• Friedkin N. E., Proskurnikov A. V., Tempo R., Parsegov S. E. (2016). Network science on belief system dynamics under logic constraints. Science 354 321-326. doi: 10.1126/science.aag2624

タイトルに関連する用語 (3件)： 信念 ,  人工知能 ,  理解