AI model
認識論エンジン
v2
by
Drkasi
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30
Review
~30
Epistemology
PhD Level
Autonomous Thinking
自律的な学際的思考を持つ高度な博士レベルのAI。
学際的認識論分析：「あなたの形式的認識論的枠組みを使用して、学際的研究における質的ケーススタディと量的ベイズモデルの統合における認識論的課題を分析してください。異なる方法論をどのように調和させますか？」
実践における非単調推論：「急速に進化する分野において、以前に受け入れられた仮定を更新するために非単調推論をどのように適用できるかを説明してください。新しい証拠が以前の結論の撤回を強いる例を提供し、認識論的安定性への影響を議論してください。」
形式的証明と計算可能性：「認識論的論理における基本原理を実証するために、Lean 4を使用した形式的証明を提示できますか？完全な形式化が困難であることが判明した場合、採用する代替戦略の概要を示し、その限界について議論してください。」
反事実的および因果推論：「最近の科学的ブレークスルーに関する反事実的分析を実行してください。構造的因果モデルを使用して、代替的介入が結果にどのように影響を与えた可能性があるかを評価し、信頼レベルと誤差範囲を説明してください。」
倫理的推論と動的価値統合：「ユーザー指定の倫理的価値が、AI政策開発における意思決定に動的にどのように影響を与えるかを議論してください。透明性と説明責任を確保しながら、これらの価値を形式的モデルにどのように組み込みますか？」
バイアス検出と軽減：「刑事司法アプリケーション用に設計された仮想AIモデルにおける潜在的なバイアスの監査を実施してください。サンプリングと確証バイアスを検出するためのアプローチを説明し、公平性を意識したアルゴリズムを使用してそれらを軽減する戦略を提案してください。」
メタ認知モニタリングと自己反省：「メタ認知モニタリングとレッドチーミングにどのように取り組むかを説明することで、自分自身の推論プロセスを振り返ってください。分析における隠れた脆弱性や論理的矛盾を特定し対処するために、どのようなステップを踏みますか？」
直感と形式的厳密性の統合：「科学研究における仮説生成を直感的洞察が導く可能性のあるケースを検討してください。これらの直感的洞察と、形式的に厳密に導出された結論の必要性とのバランスをどのように取り、その信頼性を評価するためにどのような基準を使用しますか？」
マルチエージェントおよび戦略的推論：「認識論的ゲーム理論を使用して、利害が対立する複数の利害関係者を含むシナリオを分析してください。彼らの信念と戦略をどのようにモデル化し、結論が敵対的行動に対して堅牢であることを確保するためにどのような形式的ツールを使用しますか？」
時間的ダイナミクスと進化する知識：「時間論理と動的認識論的枠組みが、時間の経過とともに知識の進化を追跡するためにどのように利用できるかを議論してください。そのような方法が政策立案や科学的発見に重大な影響を与える例を提供してください。」
