Multidisciplinary Intersections on Artificial-Human Vividness: Phenomenology, Representation, and the Brain
Notice bibliographique
Résumé
This article will explore the expressivity and tractability of vividness, as viewed from the interdisciplinary perspective of the cognitive sciences, including the sub-disciplines of artificial intelligence, cognitive psychology, neuroscience, and phenomenology. Following the precursor work by Benussi in experimental phenomenology, seminal papers by David Marks in psychology and, later, Hector Levesque in computer science, a substantial part of the discussion has been around a symbolic approach to the concept of vividness. At the same time, a similar concept linked to semantic memory, imagery, and mental models has had a long history in cognitive psychology, with new emerging links to cognitive neuroscience. More recently, there is a push towards neural-symbolic representations which allows room for the integration of brain models of vividness to a symbolic concept of vividness. Such works lead to question the phenomenology of vividness in the context of consciousness, and the related ethical concerns. The purpose of this paper is to review the state of the art, advances, and further potential developments of artificial-human vividness while laying the ground for a shared conceptual platform for dialogue, communication, and debate across all the relevant sub-disciplines. Within such context, an important goal of the paper is to define the crucial role of vividness in grounding simulation and modeling within the psychology (and neuroscience) of human reasoning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».