Philosophy of Cognitive Science in the Age of Deep Learning

要約

ディープラーニングは、人工知能研究のほとんどの分野で大きな進歩をもたらしました。
この目覚ましい進歩は単なる工学的成果を超えて、認知科学の哲学と重要な関連性を持っています。
ディープ ニューラル ネットワークは、かつて認知に関する哲学的議論の表舞台を占めていた古いコネクショニスト モデルの限界を克服する上で大きな進歩を遂げました。
この発展は、認知科学哲学における長年にわたる理論的議論に直接関係しています。
さらに、ディープ ニューラル ネットワークの比較評価に関連する現在進行中の方法論的課題は、哲学や認知科学との学際的なコラボレーションから大きな恩恵を受ける可能性があります。
哲学者がディープラーニングと認知に関連する基礎的な問題を探求する機は熟しています。
この展望文書では、彼らの貢献が特に実りある主要分野を調査します。

要約(オリジナル)

Deep learning has enabled major advances across most areas of artificial intelligence research. This remarkable progress extends beyond mere engineering achievements and holds significant relevance for the philosophy of cognitive science. Deep neural networks have made significant strides in overcoming the limitations of older connectionist models that once occupied the centre stage of philosophical debates about cognition. This development is directly relevant to long-standing theoretical debates in the philosophy of cognitive science. Furthermore, ongoing methodological challenges related to the comparative evaluation of deep neural networks stand to benefit greatly from interdisciplinary collaboration with philosophy and cognitive science. The time is ripe for philosophers to explore foundational issues related to deep learning and cognition; this perspective paper surveys key areas where their contributions can be especially fruitful.

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