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原標題：PNAS速遞：量化個體和集體常識的框架
關鍵字：報告,常識性,常識,人工智能,個體
文章來源：人工智能學家
內容字數：4337字

內容摘要：

關鍵詞：計算社會科學，集體常識，人工智能來源：集智編輯部
編譯：余孟君論文題目：A framework for quantifying individual and collective common sense
論文期刊：PNAS
論文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2309535121常識的概念在日常對話、辯論和對人工智能的評估等廣泛的背景中頻繁被提及，因此人們可能認為它的含義是不容置疑的。然而令人驚訝的是，常識知識的內在屬性（什么使一個主張（claim）具有常識性）以及它在人群中的共享程度（它的“共性”）尚未經過實證研究。最近一篇發表在PNAS上的文章通過引入一種形式化的方法，在個體和集體層面上實證量化常識來解決這個令人困惑的情況。論文作者之一是美國賓夕法尼亞大學社會學教授、小世界網絡提出者之一 Duncan J. Watts。
首先，研究者通過人們在主張上達成一致的傾向以及對彼此一致的認知，來定義個體主張和人們的常識性（commonsensicality）。其次，研究者將常識的共性形式化為一個人群與主張之間的二部圖，通過找到

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文章來源：人工智能學家
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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構