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人間の限られた経験から抽象概念を効率的に獲得する方法としての関係性ボトルネック


コアコンセプト
関係性ボトルネックは、知覚入力から下流の推論プロセスへの情報流を関係性のみに制限することで、データ効率的に抽象概念を誘導する。
抽象
本論文では、関係性ボトルネックという新しい原理を紹介する。この原理は、知覚入力から下流の推論プロセスへの情報流を関係性のみに制限することで、データ効率的に抽象概念を誘導する。 具体的には以下の通り: 関係性ボトルネックは、知覚入力から得られる個々の属性ではなく、入力間の関係性のみを下流プロセスに伝達する仕組みである。これにより、関係性パターンの学習と一般化が促進される。 3つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャ(ESBN、CoRelNet、Abstractor)が、この関係性ボトルネックの原理を実装している。これらのモデルは、限られたデータから関係性パターンを迅速に学習し、新しい入力に対して系統的に一般化できる。 関係性ボトルネックは、数概念の発達や認知的容量の限界など、人間の認知現象を説明する上で有用である。また、この原理は脳内メカニズムとも整合的であり、特に海馬や前頭前野の役割が示唆される。 関係性ボトルネックは、人間の抽象概念獲得の効率性を説明する新しい原理であり、より強力な人工学習システムの設計にも役立つ可能性がある。今後の課題としては、より複雑な関係性の表現や、抽象概念形成における教育・文化の影響などが挙げられる。
統計
人間は限られた経験から高度に一般的な抽象概念を獲得できる。 関係性は抽象概念形成の中心的役割を果たしている。 従来のシンボリックアプローチとコネクショニストアプローチでは、抽象概念の効率的な獲得を十分に説明できていない。
引用
"A central challenge for cognitive science is to explain how abstract concepts are acquired from limited experience." "Human cognition displays a remarkable ability to transcend the specifics of limited experience to entertain highly general, abstract ideas." "The relational bottleneck principle suggests a novel way to bridge the gap. By restricting information processing to focus only on relations, the approach encourages abstract symbol-like mechanisms to emerge in neural networks."

から抽出された主要な洞察

by Taylor W. We... arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.06629.pdf
The Relational Bottleneck as an Inductive Bias for Efficient Abstraction

より深い問い合わせ

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