論文の概要: Thinking Fast and Slow in AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06002v2
• Date: Tue, 15 Dec 2020 21:12:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 07:07:09.093604
• Title: Thinking Fast and Slow in AI
• Title（参考訳）: AIにおける高速でスローな思考
• Authors: Grady Booch, Francesco Fabiano, Lior Horesh, Kiran Kate, Jon Lenchner, Nick Linck, Andrea Loreggia, Keerthiram Murugesan, Nicholas Mattei, Francesca Rossi, Biplav Srivastava
• Abstract要約: 本稿では,人間の意思決定の認知理論からインスピレーションを得たAI研究の方向性を提案する。 前提は、AIでまだ不足しているいくつかの人間の能力の原因について洞察を得ることができれば、AIシステムで同様の能力を得ることができるということです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.8581204791644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a research direction to advance AI which draws inspiration from cognitive theories of human decision making. The premise is that if we gain insights about the causes of some human capabilities that are still lacking in AI (for instance, adaptability, generalizability, common sense, and causal reasoning), we may obtain similar capabilities in an AI system by embedding these causal components. We hope that the high-level description of our vision included in this paper, as well as the several research questions that we propose to consider, can stimulate the AI research community to define, try and evaluate new methodologies, frameworks, and evaluation metrics, in the spirit of achieving a better understanding of both human and machine intelligence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の意思決定の認知理論からインスピレーションを得たAI研究の方向性を提案する。 前提は、AIにまだ欠けているいくつかの人間の能力の原因(適応性、一般化可能性、常識、因果推論など)についての洞察を得ることができれば、これらの因果成分を埋め込むことで、AIシステムで同様の能力を得ることができるということです。 この論文に含まれるビジョンのハイレベルな説明と、私たちが検討するいくつかの研究課題が、人間と機械の知性の両方をよりよく理解するための精神の中で、AI研究コミュニティに新しい方法論、フレームワーク、評価指標を定義し、評価するように促すことを願っています。

関連論文リスト

• Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
  近年のAIの進歩は、科学的発見と意思決定支援において人間を支援できる技術をもたらしたが、民主主義と個人を妨害する可能性がある。 AIの責任ある使用は、ますます人間とAIのチームの必要性を示している。 これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z)
• Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
  AIシステムは知恵を欠いている。 AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。 メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• Advancing Perception in Artificial Intelligence through Principles of Cognitive Science [6.637438611344584]
  我々は、周囲の信号を入力として取り、それを処理して環境を理解する、知覚の認知機能に焦点を当てる。 我々は、認知科学にインスパイアされたAIシステムを構築するために、AIに一連の方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T01:21:55Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• To Trust or to Think: Cognitive Forcing Functions Can Reduce Overreliance on AI in AI-assisted Decision-making [4.877174544937129]
  AIによる意思決定支援ツールによってサポートされる人々は、しばしばAIに過度に依存します。 AIの決定に説明を加えることは、過度な信頼を減らすものではありません。 我々の研究は、人間の認知モチベーションが説明可能なAIソリューションの有効性を損なうことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T00:38:53Z)
• Who is this Explanation for? Human Intelligence and Knowledge Graphs for eXplainable AI [0.0]
  我々は、eXplainable AIにヒューマンインテリジェンスがもたらす貢献に焦点を当てる。 我々は、知識表現と推論、社会科学、人間計算、人間-機械協調研究とのより優れた相互作用を求めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-27T10:47:15Z)
• Dynamic Cognition Applied to Value Learning in Artificial Intelligence [0.0]
  この分野の数人の研究者が、堅牢で有益で安全な人工知能の概念を開発しようとしている。 人工知能エージェントが人間の価値観に合わせた価値を持っていることは、最も重要である。 この問題に対する可能なアプローチは、SEDのような理論モデルを使用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-12T03:58:52Z)
• Human Evaluation of Interpretability: The Case of AI-Generated Music Knowledge [19.508678969335882]
  我々は、芸術と人文科学におけるAIが発見する知識/ルールを評価することに注力する。 本稿では,洗練された記号的/数値的対象として表現されたAI生成音楽理論/ルールの人間生成言語解釈を収集し,評価する実験手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-15T06:03:34Z)
• A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.48625630211943]
  我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。 このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T10:32:21Z)

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。