PLN and NARS Often Yield Similar strength $\times$ confidence Given Highly Uncertain Term Probabilities

要約

私たちは、AGI を対象とした 2 つの不確実な推論フレームワークである確率的論理ネットワーク (PLN) と非公理推論システム (NARS) で使用される演繹、帰納、およびアブダクション公式の比較分析を提供します。
2 つのシステムの違いの 1 つは、個々の推論ルールのレベルで、PLN は用語と関係の確率の両方を直接利用するのに対し、NARS は関係の頻度のみを利用し、用語の確率の単純な類似物を持たないことです。
したがって、ここでは項の確率に関する不確実性が高いシナリオに焦点を当て、この不確実性が 2 つのシステムの比較推論結論にどのような影響を与えるかを調査します。
PLN の強度と信頼度の積 ($s\times c$) を、NARS の頻度と信頼度の積 ($f\times c$) と比較します (不確実なステートメントの「パワー」を測定するものとして参照される量)
) 長期確率の不確実性が高い場合、ヒューリスティック分析と初歩的な数値計算を使用します。
長期確率の不確実性が高い多くの実際的な状況では、PLN 式と NARS 式は、全く異なる方法で同様の数値に到達する場合があるにもかかわらず、推論結論の検出力に関して非常に似た結果を与えることがわかりました。

要約(オリジナル)

We provide a comparative analysis of the deduction, induction, and abduction formulas used in Probabilistic Logic Networks (PLN) and the Non-Axiomatic Reasoning System (NARS), two uncertain reasoning frameworks aimed at AGI. One difference between the two systems is that, at the level of individual inference rules, PLN directly leverages both term and relationship probabilities, whereas NARS only leverages relationship frequencies and has no simple analogue of term probabilities. Thus we focus here on scenarios where there is high uncertainty about term probabilities, and explore how this uncertainty influences the comparative inferential conclusions of the two systems. We compare the product of strength and confidence ($s\times c$) in PLN against the product of frequency and confidence ($f\times c$) in NARS (quantities we refer to as measuring the ‘power’ of an uncertain statement) in cases of high term probability uncertainty, using heuristic analyses and elementary numerical computations. We find that in many practical situations with high term probability uncertainty, PLN and NARS formulas give very similar results for the power of an inference conclusion, even though they sometimes come to these similar numbers in quite different ways.

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