妥当性

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妥当性

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/09/23 14:38 UTC 版)

「ウォズニアック・テスト」の記事における「妥当性」の解説

もし対象が弱いAIであるならば、他人の家に入ろうとプログラムが決定を下した時点ですべての可能性を検討し始め（モンテカルロ法）、結果的にすべての可能性を検討し尽くすまで対象は動くことがない（フレーム問題）。また、ドアにもさまざまな形状があり、さまざまな開け方があるので対象の外界に対する認知的ロバスト性が高くなければ対応できない。 間取りなどは対象にあらかじめ入力できないため、リアルタイム物体検知（英: Object detection）や建築構造の動的なマッピングといった能力が求められる。例えドアや間取りといった問題をクリアできたとしても、コーヒーマシン、コーヒーの粉、フィルタ、マグカップといった隠されたものを効率的に探し出すためにその家の主人と自然言語でコミュニケーションを取らなければならない（自然言語処理、英: Natural Language Processing）。これは、対象がシンボルグラウンディング問題を解決していなければならないことを意味する。さらに、コーヒーが適温かどうか、適切な力加減でコーヒーカップを持ち上げてテーブルに置けるか、といった人間社会に求められる協調性も暗に試されている。これらの問題は、2017年時点では解決されていない人工知能の重要な課題を一度に試せるといった点で優れている。

妥当性

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/04/25 17:04 UTC 版)

「ウィップル指数」の記事における「妥当性」の解説

ウィップル指数は、エイジ・ヒーピングを測る上で広く利用されている。これは、数字の選好や丸めに基づいて、5年や10年間隔でヒーピング（統計上の年齢分布の山）が生じることを前提としている。エイジ・ヒーピングを測る尺度としては、ほかにマイヤー指数 (Myer's Blended Index) （または、マイヤーズ・インデックス (Myers' Index)）などもあり、任意の下一桁の数字に関する選好を検出することができる。 しかし、文化的に好ましいと考えられる年齢（より若く答えたり、より年長であるように答えたりする）や生年（たとえば、縁起のよい年の生まれと答える）を申告することも考えられ、ヒーピングのパターンは複雑になりうる。1990年に行われた中華人民共和国の国勢調査において、漢民族の間では38歳、50歳、62歳、74歳に、顕著ではないもののヒーピングが発見された（これは辰年と関連する）。この知見は、ウィップル指数など、特定の数字や10進数の間隔に注目した各種の測定法が、すべての集団に当てはまるものではないことを示唆している。

妥当性

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/05/15 06:56 UTC 版)

「論証」の記事における「妥当性」の解説

妥当な論証は、特定の形式に従ったものである。妥当でない論証は、特定の形式に従っていない。 ある論証が妥当であっても、その結論が真であるとは限らない。前提が偽であっても、論証形式自体は妥当なことがあるためである。妥当な論証で前提が真であるときのみ、結論も真となる。 論証の妥当性は、その形式に依存し、前提や結論の真偽には依存しない。論理学は妥当な論証形式を探すこともテーマの1つとなっている。妥当な論証は前提が真であれば結論も必ず真となるもので、妥当な論証で前提が真で結論が偽となることはあり得ない。論証の妥当性はその形式に依存するので、論証が妥当でないことを示すにはその形式が妥当でないことを示せばよく、同じ形式で前提が真で結論が偽となる例を示せばよい。非形式論理では、これを反論（counter argument）と呼ぶ。