Collective Predictive Coding as Model of Science: Formalizing Scientific Activities Towards Generative Science
CPCの考え方を科学活動に適用し、科学を複数の研究者による分散ベイズ推論プロセスとしてモデル化。
個々の科学者の部分的な観察と内部表現が、コミュニケーションと査読を通じて共有される外部の科学的知識に統合されるプロセスを説明。
実験、仮説形成、理論構築、パラダイムシフトなどの科学活動の側面を確率的グラフィカルモデルの要素にマッピング。
科学における社会的客観性、科学の進歩、AIの科学への影響などの問題に対する新たな洞察を提供。
科学を確認的プロセスではなく生成的プロセスとして捉え直す視点を提示。
科学活動全体を自動化する試みに対する理論的基盤を提供。
ネットワーク構造の考慮や非定常性の導入など、モデルの拡張可能性を議論。
このフレームワークは、科学的知識の創造と進歩を集団的な認知プロセスとして理解し、AIの科学への統合や科学活動の自動化に対する新たな視点を提供することを目指しています。
HiroTHamadaJP 共著である Collective Predictive Coding as Model of Science がarxivに公開されました！ 谷口さん @tanichu リードの元、集団的予測符号化を科学的行為について当てはめた論文です 科学哲学から、science of science、DeSciまで幅広い射程に向けて科学のあり方を理論的に捉える枠組みとしての集団的予測符号化を考えてみようという提案を行っています！
濱田は、集団的探索の箇所や理論的な射程について携わらせていただきました！
さらに新たな論文をリードしてくれた以下の皆さんに感謝します。...
https://gyazo.com/915ba6f7f7bc2032f30c3946ea6372ed
claude.iconSingular CPC（特異CPC）は、通常のCPCモデルを拡張したもので、モデルのパラメータ空間に特異点が存在する場合を扱います。この概念は、科学的進歩や paradigm shifts（パラダイムシフト）をより適切に説明するために導入されています。主な特徴は以下の通りです： 特異点の存在：
Singular CPCモデルでは、パラメータ空間に特異点が存在します。これらの特異点は、モデルの構造や振る舞いに重要な影響を与えます。
不連続な更新：
通常のCPCモデルでは、事後分布の更新が徐々に連続的に行われますが、Singular CPCでは、特異点間で不連続なジャンプが発生する可能性があります。
相転移との類似性：
これらの不連続なジャンプは、物理学における相転移と類似しており、科学におけるパラダイムシフトをモデル化するのに適しています。 科学的進歩の新しい解釈：
Singular CPCは、科学の進歩を単なる知識の蓄積ではなく、モデル構造の根本的な変化として捉えることを可能にします。
クーンのパラダイムシフト理論との関連：
トーマス・クーンが提唱した「通常科学」と「科学革命」の概念を、数学的に表現することができます。 ディープラーニングとの類似性：
ディープラーニングモデルのパラメータ空間にも特異点が存在し、学習過程で類似の現象が観察されることから、この概念が導入されました。
Singular CPCは、科学の歴史で見られる急激な理論の変化や、新しいパラダイムの出現をより適切にモデル化することを目指しています。これにより、科学の進歩を連続的な過程だけでなく、時に劇的な変化を伴う過程としても理解することができます。
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ディープラーニングモデルが急に賢くなるのはパラダイムシフトを起こして天動説より地動説の方が世界の記述コストが安いことに気づくからなわけかnishio.icon