観測から世界を理論化する学習

概要: 世界を理解するとはどういうことか？ 現代の世界モデルでは、理解をしばしば、潜在空間または観測空間における正確な将来予測として実行可能な形に置き換えている。 しかし発達認知科学は別の見方を示唆している。すなわち、人間の理解は、成熟した言語を獲得する前でさえ、世界がどのように機能するかについての内部理論を構築することで生まれる、という見方である。 この理論構築という認知観に触発されて、我々は、生の非テキスト観測から世界の明示的な説明理論を推論するための学習パラダイムである Learning-to-Theorize を提案する。 このパラダイムを具体化するものとして、ニューラル・シオライザー（NEO）を導入する。NEO は確率的ニューラルモデルであり、学習された「思考の言語（Language of Thought）」として潜在プログラムを誘導し、共有された遷移モデルを通じてそれらを実行する。 NEO において、理論は実行可能で合成可能なプログラムとして表現され、その学習された基本要素は、新しい現象を説明するために体系的に再結合できる。 実験の結果、この定式化により、説明に基づく汎化が可能になることが示され、観測はそれらを生成するプログラムの観点から理解できるようになる。