PNAS速递：量化个体和集体常识的框架

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原标题：PNAS速递：量化个体和集体常识的框架
关键字：报告,常识性,常识,人工智能,个体
文章来源：人工智能学家
内容字数：4337字

内容摘要：

关键词：计算社会科学，集体常识，人工智能来源：集智编辑部
编译：余孟君论文题目：A framework for quantifying individual and collective common sense
论文期刊：PNAS
论文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2309535121常识的概念在日常对话、辩论和对人工智能的评估等广泛的背景中频繁被提及，因此人们可能认为它的含义是不容置疑的。然而令人惊讶的是，常识知识的内在属性（什么使一个主张（claim）具有常识性）以及它在人群中的共享程度（它的“共性”）尚未经过实证研究。最近一篇发表在PNAS上的文章通过引入一种形式化的方法，在个体和集体层面上实证量化常识来解决这个令人困惑的情况。论文作者之一是美国宾夕法尼亚大学社会学教授、小世界网络提出者之一 Duncan J. Watts。
首先，研究者通过人们在主张上达成一致的倾向以及对彼此一致的认知，来定义个体主张和人们的常识性（commonsensicality）。其次，研究者将常识的共性形式化为一个人群与主张之间的二部图，通过找到

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