論文の概要: Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of
AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04793v4
- Date: Fri, 11 Dec 2020 10:38:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-02 01:31:56.062292
- Title: Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of
AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles
- Title（参考訳）: 人間-AIコラボレーションの将来動向:多元知と学習スタイルを用いたAI/AGIの総合分類
- Authors: Andrzej Cichocki and Alexander P. Kuleshov
- Abstract要約: 我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。
未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.58955174499371
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article discusses some trends and concepts in developing new generation
of future Artificial General Intelligence (AGI) systems which relate to complex
facets and different types of human intelligence, especially social, emotional,
attentional and ethical intelligence. We describe various aspects of multiple
human intelligences and learning styles, which may impact on a variety of AI
problem domains. Using the concept of 'multiple intelligences' rather than a
single type of intelligence, we categorize and provide working definitions of
various AGI depending on their cognitive skills or capacities. Future AI
systems will be able not only to communicate with human users and each other,
but also to efficiently exchange knowledge and wisdom with abilities of
cooperation, collaboration and even co-creating something new and valuable and
have meta-learning capacities. Multi-agent systems such as these can be used to
solve problems that would be difficult to solve by any individual intelligent
agent.
Key words: Artificial General Intelligence (AGI), multiple intelligences,
learning styles, physical intelligence, emotional intelligence, social
intelligence, attentional intelligence, moral-ethical intelligence, responsible
decision making, creative-innovative intelligence, cognitive functions,
meta-learning of AI systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、複雑な顔と異なる種類の人間の知能、特に社会的、感情的、注意的、倫理的知能に関連する、次世代の人工知能(AGI)システムの開発動向と概念について論じる。
複数の人間の知性と学習スタイルのさまざまな側面を説明し、さまざまなAI問題領域に影響を与える可能性がある。
一種類の知能というよりもむしろ「複数知能」という概念を用いて、認知能力や能力に応じて様々なAGIの動作定義を分類し、提供する。
未来のAIシステムは、人間のユーザや互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵をコラボレーションやコラボレーションの能力と効率的に交換し、新しい価値あるものを作り、メタ学習能力を持つものを作ることもできる。
このようなマルチエージェントシステムは、個々のインテリジェントエージェントによって解決が難しい問題を解決するために使用できる。
キーワード:人工知能(AGI)、複数の知性、学習スタイル、物理的知性、感情的知性、社会知性、注意的知性、道徳的倫理的知性、責任ある意思決定、創造的革新的知性、認知機能、AIシステムのメタラーニング。
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