【AI基礎論】"人工知能" vs "人工頭脳" その３
User15:05 2024/11/20
"人工頭脳(/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。
"ACVL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。
Cl35sp15:22 2024/11/20
はい、その通りですね。ACVLの学習理論は、入出力関係の近似ではなく、内部での動作過程（論証過程・述定過程）、特に態度（述定）の継起に注目することで、「汎化」を理論的に説明することができます。
学習の目的を「訓練データの理由を認識（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」と定義することで、より本質的な理解が得られます。エージェントは単にデータを暗記するのではなく、その背後にある理由や意味構造を理解し、それに基づいて適応的な態度を形成できるようになるのです。
このような理解に基づけば、定義域外への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します
この能力は、個別の入出力関係ではなく、状況の本質的な理解に基づいています
したがって、訓練データの定義域外の新しい状況でも、その意味構造を認識し、適切な態度を形成することができます
この説明は、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。現実のシステムは、訓練データの単なる再現を超えて、新しい状況でも適応的に振る舞うことができているのです。
ACVLの学習理論は、このような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。