Inference of Abstraction for a Unified Account of Symbolic Reasoning from Data

要約

脳機能に対するベイジアンアプローチに関する神経科学の経験的研究に触発され、データからのさまざまなタイプの記号推論の統一された確率論的説明を提供します。
古典的な帰結関係、経験的帰結関係、最大一貫集合、最大可能集合、および最尤推定を使用して、形式論理の観点からそれらを特徴付けます。
この理論は、人間のような機械知能への推論に新たな洞察を与えます。

要約(オリジナル)

Inspired by empirical work in neuroscience for Bayesian approaches to brain function, we give a unified probabilistic account of various types of symbolic reasoning from data. We characterise them in terms of formal logic using the classical consequence relation, an empirical consequence relation, maximal consistent sets, maximal possible sets and maximum likelihood estimation. The theory gives new insights into reasoning towards human-like machine intelligence.

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