「内部観測と推論」オーガナイズドセッションの提案

ある学会で、以下のようなオーガナイズドセッションの提案をしました。
審査があるので採択されるかは分かりませんが、最近内部観測研究室や界隈でやっていることのまとめになっているので、こちらに投稿します。

  • 内容:
    • 内部観測は元来、ある種の生命科学基礎論として構想されましたが、無際限かつ未知の世界を見渡す事の出来ない状況下におけるエージェントの推論と行動の原理を与えます。未知の状況において速やかかつ正確な意思決定を行う必要のあるエージェントは、知るべき環境の構造と、それを具体化した刺激、典型的には疎な報酬の系列とを、自己言及的に(論理的な階層をまたいで)混同せざるを得ません。このような混同は統計学的推論における母集団とサンプルの混同を意味し、非規範的ですが、しかしこの混同こそが、多くの重要な状況において様々なトレードオフやジレンマを弱め、解消することが分かってきました。具体的な事例としては、すでに因果推論、意思決定、強化学習、幼児の語彙学習(速さvs.正確さ)、ニューラルネットワーク(汎化vs.追加学習)、セルオートマトン(万能性vs.速度)などがあります。また、対称性推論の観点からアブダクションの形式化も進んでいます。
    • このような観点から、内部観測的な論点と関わりのある、あるいは今後関わりを持つと思われる内容を扱う研究発表を募集します。
    • 内部観測の定義や哲学的議論の研究発表も歓迎しますが、その場合、科学や工学にとっての有用性についての議論の展開をお願いします。
  • テーマ例:
    • 形式的・規範的な区別の混同や弱体化による、学習や意思決定におけるトレードオフやジレンマの乗り越え
      • 強化学習における価値関数と方策(ポリシー)の相互作用・混同
      • 相対評価の機能とメカニズム(シナプス結合の重み保存、価値関数の相対性)
      • ベイズ統計学における事例と分布の混同の意味
    • 世界の無際限さを考慮した、広い意味での推論の研究
      • フレーム問題や自己言及にさらされる推論・判断・意思決定・学習の形式化と実験
      • 推論、判断、意思決定における混同とその効用
      • 対称性推論、対称性バイアスを軸とした、アブダクションを含む推論の研究

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