不同表征如何对齐？普林斯顿MIT谷歌等30位作者《表征对齐》综述，详述其框架

本文转自专知微信公众号https://arxiv.org/abs/2310.13018生物和人工信息处理系统形成了对世界的表征，它们可以用来分类、推理、规划、导航和做出决策。我们如何衡量这些不同系统形成的表征在多大程度上是一致的？表征上的相似性是否转化为类似的行为？如果是这样，那么如何修改一个系统的表征，使其更好地匹配另一个系统的表征？这些关于表征对齐研究的问题是当代认知科学、神经科学和机器学习中一些最活跃研究领域的核心。例如，认知科学家寻求衡量多个个体的表征对齐，以识别共享的认知先验；神经科学家寻求将多个个体的功能磁共振成像（fMRI）响应对齐到一个共享的表征空间中，以提高群体级分析的信号；机器学习研究者寻求通过提高表征对齐，从大型教师模型中提炼知识到小型学生模型中。不幸的是，对表征对齐感兴趣的研究社区 ………………………………