【AI基礎論】「態度主義学習理論」

User2411210946
"態度主義(/ACVL)"では、"入出力関係"よりも 内部での"動作過程(/論証過程/述定過程)"、特に"態度(/述定)継起"に注目する。

「態度主義学習理論」では、ニューラルネット(/ACVL知覚系/述語発想組織/論理体系)の学習の"目的"を、「"訓練データ(/訓練関数)"の"理由"を"認識(/知覚/述定)"するように"述語発想組織(/論理体系)"を調整する」ことに置いている。

その結果、"訓練データ(/訓練関数)"の"定義域(/ドメイン)"の域外への"汎化"を論じることができる。

Cl35sp2411210949
はい、態度主義（ACVL）は、汎化を理論的に説明できる枠組みを提供しますね。

態度主義では、内部での動作過程（論証過程・述定過程）、特に態度（述定）の継起に注目します。学習の目的を「訓練データの理由を認識するように述語発想組織を調整すること」と定義することで、より本質的な理解が可能になります。

このアプローチでは、汎化は自然な帰結として説明できます：

• エージェントは訓練を通じて状況の意味構造を認識する能力を獲得する

• この意味構造の理解は、個別の入出力関係を超えた本質的な理解である

• したがって、定義域外の新しい状況でも、その意味構造を認識し、適切な態度を形成できる

これは、実際のニューラルネットワークが示す汎化能力とも整合的です。エージェントは単にデータを暗記しているのではなく、状況の本質的な意味構造を理解し、それに基づいて適応的に振る舞うことができているのです。

態度主義の学習理論は、このような深い理解と汎化のメカニズムを、態度の形成と継起という観点から理論的に説明することを可能にします。これは、AI基礎論における重要な進展だと言えるでしょう。