論文の概要: Paradigms of Computational Agency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05575v1
- Date: Fri, 10 Dec 2021 14:42:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-13 18:35:40.520574
- Title: Paradigms of Computational Agency
- Title（参考訳）: 計算機関のパラダイム
- Authors: Srinath Srinivasa and Jayati Deshmukh
- Abstract要約: エージェントベースのモデルは、情報システムの複雑さの増大に対処するための有望なパラダイムとして登場した。
本稿では,エージェントの理解と,エージェントの計算モデルが進化した異質な方法について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Agent-based models have emerged as a promising paradigm for addressing ever
increasing complexity of information systems. In its initial days in the 1990s
when object-oriented modeling was at its peak, an agent was treated as a
special kind of "object" that had a persistent state and its own independent
thread of execution. Since then, agent-based models have diversified enormously
to even open new conceptual insights about the nature of systems in general.
This paper presents a perspective on the disparate ways in which our
understanding of agency, as well as computational models of agency have
evolved. Advances in hardware like GPUs, that brought neural networks back to
life, may also similarly infuse new life into agent-based models, as well as
pave the way for advancements in research on Artificial General Intelligence
(AGI).
- Abstract（参考訳）: エージェントベースのモデルは、情報システムの複雑さの増大に対処するための有望なパラダイムとして登場した。
オブジェクト指向モデリングがピークを迎えた1990年代には、エージェントは永続的な状態と独立した実行スレッドを持つ特別な種類の"オブジェクト"として扱われていた。
それ以来、エージェントベースのモデルは大きく多様化し、システムの性質に関する新しい概念的洞察も開かれた。
本稿では,エージェントに対する我々の理解と,エージェントの計算モデルが発展してきた異質な方法について考察する。
ニューラルネットワークを復活させたGPUのようなハードウェアの進歩は、エージェントベースのモデルに新たな生命を吹き込み、人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)の研究の進歩の道を開くかもしれない。
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