今日では，知識表現のほとんどの研究がクラスとして概念をモデル化している．つまりインスタンスの集合として．しかし，Teleosemanticsの研究からすると，概念は，生物学的機能を実行する能力として考えることが出来る．世界が表現される方法についての研究から，理由？推論？(reasons)の研究そして表現を作る方法についての研究へとシフトしている．この原稿では，哲学者Ruth Millikanの先駆的な貢献にのっとって，私たちはsubstance concept (物として認定されるようなもの)に焦点を当てる．すなわちrecognition ability (認識する能力)としての概念．それと，この考え方がクラスとしての概念の考え方とどのようにマップできるかにも焦点を当てる．究極のゴールは認知と知識表現の統一的な理論を提供することです．それは，最終的に，私たちが今の人工知能の頑健性のなさや製薬を飛び越えることに寄与する．私たちの貢献は次の3つだ．i)能力としての概念のモデル．とくに認識能力に焦点を当てたもの．ii)Ontology of (Recognition) Abilities (RAOと呼ぶ)の第一版を提供すること．iii)最新のオントロジーに含まれているようなクラスたちが認識能力と関係づいているということを発見するためのRAOの使い方．
2018.02.27
@inproceedings{DBLP:conf/fois/GiunchigliaF16,
author = {Fausto Giunchiglia and
Mattia Fumagalli},
editor = {Roberta Ferrario and
Werner Kuhn},
title = {Concepts as (Recognition) Abilities},
booktitle = {Formal Ontology in Information Systems - Proceedings of the 9th International
Conference, {FOIS} 2016, Annecy, France, July 6-9, 2016},
series = {Frontiers in Artificial Intelligence and Applications},
volume = {283},
pages = {153--166},
publisher = {{IOS} Press},
year = {2016},
url = {https://doi.org/10.3233/978-1-61499-660-6-153},
doi = {10.3233/978-1-61499-660-6-153},
timestamp = {Tue, 09 Feb 2021 08:32:32 +0100},
biburl = {https://dblp.org/rec/conf/fois/GiunchigliaF16.bib},
bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}