論文の概要: Natural Computational Architectures for Cognitive Info-Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06339v1
- Date: Fri, 1 Oct 2021 18:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-17 15:54:48.690023
- Title: Natural Computational Architectures for Cognitive Info-Communication
- Title（参考訳）: 認知情報通信のための自然計算アーキテクチャ
- Authors: Gordana Dodig-Crnkovic
- Abstract要約: 認知アーキテクチャに関する40年間の研究の概観(Kotseruba と Tsotsos 2020)は、人間の中核的な認知能力のモデリングを評価するが、自然計算に基づく生物学的に妥当なアプローチには限界がある。
我々は進化的情報計算の枠組みを用いており、そこでは自然・物理的・形態的計算がますます複雑な認知システムの進化に繋がる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3758186776249928
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent comprehensive overview of 40 years of research in cognitive
architectures, (Kotseruba and Tsotsos 2020), evaluates modelling of the core
cognitive abilities in humans, but only marginally addresses biologically
plausible approaches based on natural computation. This mini review presents a
set of perspectives and approaches which have shaped the development of
biologically inspired computational models in the recent past that can lead to
the development of biologically more realistic cognitive architectures. For
describing continuum of natural cognitive architectures, from basal cellular to
human-level cognition, we use evolutionary info-computational framework, where
natural/ physical/ morphological computation leads to evolution of increasingly
complex cognitive systems. Forty years ago, when the first cognitive
architectures have been proposed, understanding of cognition, embodiment and
evolution was different. So was the state of the art of information physics,
bioinformatics, information chemistry, computational neuroscience, complexity
theory, self-organization, theory of evolution, information and computation.
Novel developments support a constructive interdisciplinary framework for
cognitive architectures in the context of computing nature, where interactions
between constituents at different levels of organization lead to
complexification of agency and increased cognitive capacities. We identify
several important research questions for further investigation that can
increase understanding of cognition in nature and inspire new developments of
cognitive technologies. Recently, basal cell cognition attracted a lot of
interest for its possible applications in medicine, new computing technologies,
as well as micro- and nanorobotics.
- Abstract（参考訳）: 認知アーキテクチャに関する40年間の研究の概観(Kotseruba と Tsotsos 2020)は、人間の中核的な認知能力のモデリングを評価するが、自然計算に基づく生物学的に妥当なアプローチには限界がある。
このミニレビューは、生物学的により現実的な認知アーキテクチャの開発に繋がる、生物学的にインスパイアされた最近の計算モデルの発展を形作る視点とアプローチのセットを提示する。
基礎細胞から人間レベルの認知まで、自然認知アーキテクチャの連続性を記述するために、自然・物理的・形態的計算がますます複雑な認知システムの進化につながる進化的情報計算の枠組みを用いる。
40年前、最初の認知アーキテクチャが提案されたとき、認知、体格、進化の理解は異なっていた。
情報物理学、バイオインフォマティクス、情報化学、計算神経科学、複雑性理論、自己組織化、進化論、情報および計算の分野の最先端であった。
新たな発展は、様々なレベルの組織構成員間の相互作用が、エージェンシーの複雑化と認知能力の増大につながる、コンピューティング自然の文脈における認知アーキテクチャのための建設的な学際的枠組みをサポートする。
我々は、自然における認知の理解を高め、認知技術の新たな発展を促すことができる、さらなる調査のための重要な研究課題をいくつか挙げる。
近年、基礎細胞認識は、医学、新しいコンピューティング技術、およびマイクロ・ナノロボット工学に応用される可能性があることで多くの関心を集めている。
関連論文リスト
- Rethinking Cognition: Morphological Info-Computation and the Embodied Paradigm in Life and Artificial Intelligence [1.14219428942199]
本研究の目的は,情報,計算,認知に関する現在の研究のより広い文脈に,ロレンツォ・マグナニス・エコ認知計算主義を配置することである。
我々は、認知を、物理的、化学的、生物学的領域にまたがる自己集合、自己組織化、自己ポエシスのプロセスによって駆動される、同時モルフォロジー計算の網としてモデル化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-01T10:04:53Z) - Exploring Cognition through Morphological Info-Computational Framework [1.14219428942199]
情報と計算は、認知と分離的に関連付けられている。
本章では、自然を認識者のための計算構造として結びつける研究について論じる。
認知の具体化を理解することは、生物学、進化、知性理論、AI、ロボット工学、その他の分野において重要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-01T09:56:38Z) - Enhancing learning in spiking neural networks through neuronal heterogeneity and neuromodulatory signaling [52.06722364186432]
人工ニューラルネットワーク(ANN)の強化のための生物学的インフォームドフレームワークを提案する。
提案したデュアルフレームアプローチは、多様なスパイキング動作をエミュレートするためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)の可能性を強調している。
提案手法は脳にインスパイアされたコンパートメントモデルとタスク駆動型SNN, バイオインスピレーション, 複雑性を統合している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-05T14:11:28Z) - A Review of Findings from Neuroscience and Cognitive Psychology as
Possible Inspiration for the Path to Artificial General Intelligence [0.0]
本論は,神経科学と認知心理学の手法を検討することによって,人工知能の探求に貢献することを目的とする。
深層学習モデルによって達成された印象的な進歩にもかかわらず、抽象的推論と因果的理解にはまだ欠点がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-03T09:46:36Z) - 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) - A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。
我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:28:48Z) - Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents [91.3755431537592]
本稿では,認知機能構築への進化的アプローチについて考察する。
本稿では,シンボル創発問題に基づくエージェントの進化を保証する認知アーキテクチャについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-02T12:41:32Z) - CogNGen: Constructing the Kernel of a Hyperdimensional Predictive
Processing Cognitive Architecture [79.07468367923619]
神経生物学的に妥当な2つの計算モデルを組み合わせた新しい認知アーキテクチャを提案する。
我々は、現代の機械学習技術の力を持つ認知アーキテクチャを開発することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-31T04:44:28Z) - Towards a Predictive Processing Implementation of the Common Model of
Cognition [79.63867412771461]
本稿では,ニューラル生成符号化とホログラフィック連想記憶に基づく認知モデルの実装について述べる。
提案システムは,多様なタスクから継続的に学習し,大規模に人的パフォーマンスをモデル化するエージェントを開発するための基盤となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-15T22:55:23Z)
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。