2023年11月13日
Alchemy of Actor Quantum & mind
Alchemy of Actor Quantum & mind 心を数論で科学するMCS Seminar
因果の認知Causal cognition;原因と結果の関係理解 understanding cause-effect relationship
「人間と機械における因果認知」に関する学際的な会議開催 1月 11、12日, 2024
"Causal Cognition in Humans and Machines",
scheduled to take place at the University of Oxford (UK)
近年 人間の認知能力や推論能力を模倣できる機械の開発に重点が置かれ、
心理学 コンピューター科学 AI分野で 収束が展開している
これら進歩の中心課題は、人間知性の本質的な側面である [因果的思考/人間の高度認知機能]の理解であり、
そのため 因果関係と人間の知覚 因果関係と物理的領域 の両面から推論をすすめる。
因果的思考/高度認知機能の研究は、AIに依る活動と人間の現行動の文脈の両方における、
情報処理の結果としての意思決定、行動選択などを含む 精密な生体による認識過程の調査である。
研究対象として、推論と学習の促進、因果関係の特定、問題解決スキルの強化、予測力の増強、因果推論の精度の向上を含む。
このような能力は、AIが私たちの日常生活に浸透するにつれ、もはや人間だけのものではない。
AIにおける最近の大規模言語モデルの成功と限界は、人工システムにおける因果推論の必要性と役割に関する重要な問題を提起した。
2019年の第1回に続き、第2回 "Conference on Causal Cognition in Humans and Machines"は、様々な分野の研究者、技術者、学生が一堂に会し、因果的認知に関する包括的な議論を行う。
2024年会議の目指すところは この分野の境界を越えて議論を活性化し、革新的な研究を促進すること
この目的のために、会議は多くの著名な基調講演者と参加者による研究発表を特徴とする。
また、心理学、コンピューターサイエンス、AIにわたる因果関係の学際的な探求を刺激することを目的としており、討論専用の時間を設け、研究者間の相乗効果を高める。
{今会議の主目標}
1,人間と機械 その知能と高次認知機能の関係を探る
Exploring the connections between intelligence and causal thinking in both humans and machines
2,認知科学、コンピュータサイエンス、AI の高次認知機能研究者のための学際的プラットフォームの構築 Establishing an interdisciplinary platform for researchers in causal intelligence from cognitive science, computer science, and AI
3,AIの因果推論の必要性を、現在の開発(大規模言語モデルなど)に照らして、人間の高次認知活動と比較して検討する.
Examining the necessity of causal reasoning for AI in light of current developments (e.g. large language models) and in comparison to human cognition
4,高次認知機能と知性のシステムを分析するための新しい方法論を開発。
Developing new methodologies for analysing causal cognition and intelligent systems
と たのしい演劇の日々
因果の認知Causal cognition;原因と結果の関係理解 understanding cause-effect relationship
「人間と機械における因果認知」に関する学際的な会議開催 1月 11、12日, 2024
"Causal Cognition in Humans and Machines",
scheduled to take place at the University of Oxford (UK)
近年 人間の認知能力や推論能力を模倣できる機械の開発に重点が置かれ、
心理学 コンピューター科学 AI分野で 収束が展開している
これら進歩の中心課題は、人間知性の本質的な側面である [因果的思考/人間の高度認知機能]の理解であり、
そのため 因果関係と人間の知覚 因果関係と物理的領域 の両面から推論をすすめる。
因果的思考/高度認知機能の研究は、AIに依る活動と人間の現行動の文脈の両方における、
情報処理の結果としての意思決定、行動選択などを含む 精密な生体による認識過程の調査である。
研究対象として、推論と学習の促進、因果関係の特定、問題解決スキルの強化、予測力の増強、因果推論の精度の向上を含む。
このような能力は、AIが私たちの日常生活に浸透するにつれ、もはや人間だけのものではない。
AIにおける最近の大規模言語モデルの成功と限界は、人工システムにおける因果推論の必要性と役割に関する重要な問題を提起した。
2019年の第1回に続き、第2回 "Conference on Causal Cognition in Humans and Machines"は、様々な分野の研究者、技術者、学生が一堂に会し、因果的認知に関する包括的な議論を行う。
2024年会議の目指すところは この分野の境界を越えて議論を活性化し、革新的な研究を促進すること
この目的のために、会議は多くの著名な基調講演者と参加者による研究発表を特徴とする。
また、心理学、コンピューターサイエンス、AIにわたる因果関係の学際的な探求を刺激することを目的としており、討論専用の時間を設け、研究者間の相乗効果を高める。
{今会議の主目標}
1,人間と機械 その知能と高次認知機能の関係を探る
Exploring the connections between intelligence and causal thinking in both humans and machines
2,認知科学、コンピュータサイエンス、AI の高次認知機能研究者のための学際的プラットフォームの構築 Establishing an interdisciplinary platform for researchers in causal intelligence from cognitive science, computer science, and AI
3,AIの因果推論の必要性を、現在の開発(大規模言語モデルなど)に照らして、人間の高次認知活動と比較して検討する.
Examining the necessity of causal reasoning for AI in light of current developments (e.g. large language models) and in comparison to human cognition
4,高次認知機能と知性のシステムを分析するための新しい方法論を開発。
Developing new methodologies for analysing causal cognition and intelligent systems
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