論文の概要: Philosophy-Guided Modelling and Implementation of Adaptation and Control
in Complex Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00110v4
- Date: Sat, 25 Sep 2021 19:27:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 06:52:20.683892
- Title: Philosophy-Guided Modelling and Implementation of Adaptation and Control
in Complex Systems
- Title(参考訳): 複雑系における適応と制御の哲学に基づくモデリングと実装
- Authors: Olivier Del Fabbro and Patrik Christen
- Abstract要約: 我々は、既存の制御、特に適応というサイバネティックな概念を付加する。
これらのメタ理論の概念がどのように公式に記述され、プログラムコードでどのように実装されるかを示す。
哲学的抽象概念は、コンピュータモデルとその制御と適応の過程をよりよく理解するのに役立つと結論付けている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Control was from its very beginning an important concept in cybernetics.
Later on, with the works of W. Ross Ashby, for example, biological concepts
such as adaptation were interpreted in the light of cybernetic systems theory.
Adaptation is the process by which a system is capable of regulating or
controlling itself in order to adapt to changes of its inner and outer
environment maintaining a homeostatic state. In earlier works we have developed
a system metamodel that on the one hand refers to cybernetic concepts such as
structure, operation, and system, and on the other to the philosophy of
individuation of Gilbert Simondon. The result is the so-called allagmatic
method that is capable of creating concrete models of systems such as
artificial neural networks and cellular automata starting from abstract
building blocks. In this paper, we add to our already existing method the
cybernetic concepts of control and especially adaptation. In regard to the
system metamodel, we rely again on philosophical theories, this time the
philosophy of organism of Alfred N. Whitehead. We show how these new
meta-theoretical concepts are described formally and how they are implemented
in program code. We also show what role they play in simple experiments. We
conclude that philosophical abstract concepts help to better understand the
process of creating computer models and their control and adaptation. In the
outlook we discuss how the allagmatic method needs to be extended in order to
cover the field of complex systems and Norbert Wiener's ideas on control.
- Abstract(参考訳): コントロールは、当初からサイバーネティクスにおける重要な概念だった。
その後、W・ロス・アシュビーの研究により、適応のような生物学的概念がサイバネティックシステム理論の光の中で解釈された。
適応とは、体内環境や外部環境の変化に適応するために、システムが自身を調節または制御できるプロセスである。
初期の研究では、システムメタモデルを開発し、一方は構造、操作、システムといったサイバネティックな概念を指し、もう一方はギルバート・サイモンドンの分断哲学を指している。
その結果、ニューラルネットワークやセルオートマトンなどのシステムの具体的なモデルが、抽象的なビルディングブロックから作成できる、いわゆるアラマティックな方法が生まれました。
本稿では,既存手法であるcybernetic concept of control,特に適応について述べる。
システムメタモデルに関して、我々は再び哲学理論、今回はアルフレッド・n・ホワイトヘッドの生物哲学に依存する。
これらの新しいメタ理論的概念が形式的に記述され、プログラムコードにどのように実装されているかを示す。
簡単な実験での役割も示します。
哲学的抽象概念は、コンピュータモデルとその制御と適応の過程をよりよく理解するのに役立つと結論づける。
本稿では,複雑系とノルベルト・ウィーナーの制御概念をカバーするために,アラマティックな手法をどのように拡張する必要があるかについて議論する。
関連論文リスト
- Artificial General Intelligence (AGI)-Native Wireless Systems: A Journey Beyond 6G [58.440115433585824]
デジタルツイン(DT)のようなサービスをサポートする将来の無線システムの構築は、メタサーフェスのような従来の技術への進歩を通じて達成することが困難である。
人工知能(AI)ネイティブネットワークは、無線技術のいくつかの制限を克服することを約束する一方で、開発は依然としてニューラルネットワークのようなAIツールに依存している。
本稿では、AIネイティブ無線システムの概念を再考し、それらを人工知能(AGI)ネイティブシステムに変換するために必要な共通感覚を取り入れた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T04:51:05Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T05:20:57Z) - Intrinsic Physical Concepts Discovery with Object-Centric Predictive
Models [86.25460882547581]
PHYsical Concepts Inference NEtwork (PHYCINE) は、異なる抽象レベルの物理概念を監督なしで推論するシステムである。
物理概念変数を含むオブジェクト表現は因果推論タスクの性能向上に有効であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T11:52:21Z) - The dynamics of belief: continuously monitoring and visualising complex
systems [0.0]
人間のコンテキストにおけるAIの台頭は、自動化されたシステムに対する新たな要求を透明で説明可能なものにします。
我々は、複雑な人間の文脈でデジタルシステムを考えるための理論的枠組みを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T11:51:35Z) - The least-control principle for learning at equilibrium [65.2998274413952]
我々は、平衡反復ニューラルネットワーク、深層平衡モデル、メタラーニングを学ぶための新しい原理を提案する。
私たちの結果は、脳がどのように学習するかを明らかにし、幅広い機械学習問題にアプローチする新しい方法を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T11:27:08Z) - Acquiring and Modelling Abstract Commonsense Knowledge via Conceptualization [49.00409552570441]
本研究では,コモンセンス推論における概念化の役割について検討し,人間の概念化を再現する枠組みを定式化する。
ATOMIC は大規模な人為的注釈付き CKG であり,この枠組みを分類プロベースで支援している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-03T12:24:49Z) - Mesarovician Abstract Learning Systems [0.0]
学習への現在のアプローチは、根本的な規範として問題領域と課題タスクの概念を持っている。
メサロビアン抽象システム理論は学習の超構造として用いられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-29T18:17:32Z) - The Evolution of Concept-Acquisition based on Developmental Psychology [4.416484585765028]
知識に基づく人工知能システムの性能向上の鍵は、豊富な意味を持つ概念システムである。
概念を表現し、概念システムを構築する新しい方法を見つけることは、多くのインテリジェントシステムの性能を大幅に向上させる。
発達心理学は、人間の行動レベルで概念獲得の過程を注意深く観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T01:57:24Z) - Synergetic Learning Systems: Concept, Architecture, and Algorithms [4.623783824925363]
総合学習システム(Synergetic Learning Systems)」という人工知能システムについて述べる。
本システムは,協調的・競争的な相乗学習を通じて,与えられた環境におけるインテリジェントな情報処理と意思決定を実現する。
設計基準の下では,提案システムは長期的にの共進化を通じて,最終的には汎用的な人工知能を実現することが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T06:23:03Z) - Philosophy-Guided Mathematical Formalism for Complex Systems Modelling [0.0]
我々は最近,システムメタモデルを含むいわゆるアロガマティック手法を紹介した。
数学的フォーマリズムは、アロガマティックメソッドのシステムメタモデルをよりよく記述し、定義するために提示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-03T21:20:30Z) - Learning to Control PDEs with Differentiable Physics [102.36050646250871]
本稿では,ニューラルネットワークが長い時間をかけて複雑な非線形物理系の理解と制御を学べる新しい階層型予測器・相関器手法を提案する。
本手法は,複雑な物理系の理解に成功し,PDEに関わるタスクに対してそれらを制御できることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T11:58:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。