論文の概要: Brain Principles Programming
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12710v1
- Date: Sun, 13 Feb 2022 13:41:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-06 13:10:53.763941
- Title: Brain Principles Programming
- Title（参考訳）: 脳の原則プログラミング
- Authors: Evgenii Vityaev, Anton Kolonin, Artem Molchanov
- Abstract要約: 脳原理プログラミング(Brain Principles Programming、BPP)は、脳の働きの普遍的なメカニズム(原理)を情報と共に定式化したものである。
この論文は以下の理論の数学的モデルとアルゴリズムを用いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the monograph, STRONG ARTIFICIAL INTELLIGENCE. On the Approaches to
Superintelligence, published by Sberbank, provides a cross-disciplinary review
of general artificial intelligence. As an anthropomorphic direction of
research, it considers Brain Principles Programming, BPP) the formalization of
universal mechanisms (principles) of the brain's work with information, which
are implemented at all levels of the organization of nervous tissue. This
monograph provides a formalization of these principles in terms of the category
theory. However, this formalization is not enough to develop algorithms for
working with information. In this paper, for the description and modeling of
Brain Principles Programming, it is proposed to apply mathematical models and
algorithms developed by us earlier that model cognitive functions, which are
based on well-known physiological, psychological and other natural science
theories. The paper uses mathematical models and algorithms of the following
theories: P.K.Anokhin's Theory of Functional Brain Systems, Eleonor Rosh's
prototypical categorization theory, Bob Rehter's theory of causal models and
natural classification. As a result, the formalization of the BPP is obtained
and computer examples are given that demonstrate the algorithm's operation.
- Abstract（参考訳）: モノグラフでは、ストロングアーティフィシャルインテリジェンス。
Sberbankが発表したOn the Approaches to Superintelligenceは、汎用人工知能の学際的レビューを提供する。
研究の擬人化の方向性として、bpp(brain principles programming)は、神経組織のあらゆるレベルで実装されている、情報を伴う脳の作業の普遍的なメカニズム(原理)の形式化である。
このモノグラフは、圏論の観点からこれらの原理の形式化を提供する。
しかし、この形式化は情報を扱うアルゴリズムを開発するのに十分ではない。
本稿では、脳原理プログラミングの記述とモデル化のために、我々が以前に開発した数学的モデルとアルゴリズムを、よく知られた生理学、心理学、その他の自然科学理論に基づいたモデル認知機能に適用することが提案されている。
P.K.アノキンの関数脳系理論、エレオナー・ロシュの原型的分類理論、ボブ・レーターの因果モデルと自然分類理論。
その結果、bppの形式化が得られ、アルゴリズムの動作を示すコンピュータの例が与えられる。
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