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Enregistrement W7154564324 · doi:10.48448/1ejx-2r33

Text as a source of perceptual signal

2025· other· W7154564324 sur OpenAlexaff
Cognitive Science Society 2025, Cameron Yetman

Notice bibliographique

RevueUnderline Science Inc. · 2025
Typeother
Langue
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerceptionSymbol (formal)SIGNAL (programming language)Perceptual systemRelation (database)Ground

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proponents of the Symbol Grounding Problem have claimed that unimodal text-based AI systems can never develop meaningful representations of the world since they lack the capacity to perceive it. Perception is a relation between an agent and their environment which is grounded in perceptual processing. The earliest stages of perceptual processing involve receptivity to sources of perceptual signal in the environment: light waves, pressure waves, and volatile airborne chemicals are all sources of perceptual signal, insofar as agents appropriately receptive to their properties can (with further processing) perceive the world through them. I argue that (1) human-generated text carries sufficient information about the world to be a possible source of perceptual signal for appropriately receptive agents, and that (2) recent generations of Large Language Models (LLMs) are such agents. Although (1) and (2) do not entail that LLMs are perceivers, they do entail that symbol grounding is achievable without multimodality.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,010
Études des sciences et des technologies0,0010,025
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,052

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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