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언어 및 코드에 대한 확률적 추론을 통한 유도 및 탐구

인공지능이 인간의 추론과 정보 수집을 지원하기 위해 인간의 추상 지식이 경험에서 얻은 희박하고 흐린 데이터로 어떻게 성장하고 유지되는지에 대한 문제는 인지 과학의 오랜 숙제입니다. 컴퓨터 계산 모델은 적어도 세 가지 속성을 만족해야 합니다: 1. 데이터 효율성 및 계산 효율성 2. 불확실성을 다양한 정도로 포착하여 지혜로운 탐구 및 정보 수집을 지원 3. 개념에 대한 끝없는 범위가 사람들에게

AI 자동 생성
인간의 추상 지식이 경험에서 얻은 희박하고 흐린 데이터로 어떻게 성장하고 유지되는지에 대한 문제는 인지 과학의 오랜 숙제입니다. 컴퓨터 계산 모델은 적어도 세 가지 속성을 만족해야 합니다: 데이터 효율성 및 계산 효율성, 불확실성을 다양한 정도로 포착하여 지혜로운 탐구 및 정보 수집을 지원, 개념에 대한 끝없는 범위가 사람들에게 언어 및 코드에 대한 확률적 추론을 통한 유도 및 탐구를 가능하게 합니다. 이러한 속성들은 인간의 지식과 추론을 이해하고 모델링하는 데 중요한 역할을 합니다.

컴퓨터 모델의 개발

여기서 우리는 이러한 세 가지 속성을 캡처하기 위해 자연어와 소스코드를 결합한 심볼릭 지식을 심리 프로그램으로 인코딩하고, 대규모 언어 모델(LLM)-유도 Bayes 확률 학습 알고리즘을 사용하여 심리 프로그램을 순차적으로 유추하는 컴퓨터 모델을 소개합니다. 이 모델은 인간의 유추 학습 및 적극적 탐구의 양적 특징을 성공적으로 재현했습니다. 반면, 순수 LLM과 classic Bayesian 모델은 본질적인 과제에서 실패하거나 인간의 행동을 재현하지 못하거나, 극단적인 계산 비용만으로 성공할 수 있습니다. 이러한 결과는 인간의 지식이 지속적으로 성장하는 방법 중 하나가 언어와 프로그램과 같은 표현을 포함하는 많은 가설을 마음에 표현하고, Bayes 업데이트를 근사하는 가설을 수정하는 방식이 아닌가 하는 것을 시사합니다. 또한, 하위-상위 신경 메커니즘(대규모 언어 모델)은 추론을 수월하고 학습할 수 있도록 합니다. 이러한 findings는 인간의 지식과 추론을 이해하고 모델링하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 또한, 이러한 연구는 인공지능과 기계 학습의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.
원문 보기 arXiv AI

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