論文の概要: A Cognitive Architecture for Machine Consciousness and Artificial
Superintelligence: Thought Is Structured by the Iterative Updating of Working
Memory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.17255v5
- Date: Fri, 8 Dec 2023 03:09:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-11 19:38:17.920882
- Title: A Cognitive Architecture for Machine Consciousness and Artificial
Superintelligence: Thought Is Structured by the Iterative Updating of Working
Memory
- Title（参考訳）: 機械意識と人工超知能の認知的アーキテクチャ:作業記憶の反復的更新によって思考が構造化される
- Authors: Jared Edward Reser
- Abstract要約: 本稿では、コンピュータ内での人間的な思考プロセスのシミュレートのための分析フレームワークを提供する。
注意と記憶がどのように構造化され、更新され、思考ストリームへの連想的な追加を探すために利用されるかを記述する。
- 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: This article provides an analytical framework for how to simulate human-like
thought processes within a computer. It describes how attention and memory
should be structured, updated, and utilized to search for associative additions
to the stream of thought. The focus is on replicating the mammalian working
memory system, which features two forms of persistent activity: sustained
firing (preserving information on the order of seconds) and synaptic
potentiation (preserving information from minutes to hours). The article uses a
series of over 40 original figures to systematically demonstrate how the
iterative updating of these working memory stores provides functional structure
to thought and consciousness. In an AI implementation, these two stores should
be updated continuously and in an iterative fashion, meaning each state should
preserve a proportion of the coactive representations from the state before it.
Thus, the set of concepts in working memory will evolve gradually and
incrementally over time. This makes each state a revised iteration of the
preceding state and causes successive states to overlap and blend with respect
to the information they contain. Transitions between states happen as
persistent activity spreads activation energy throughout the hierarchical
network searching long-term memory for the most appropriate representation to
be added to the global workspace. The result is a chain of associatively linked
intermediate states capable of advancing toward a solution or goal. Iterative
updating is conceptualized here as an information processing strategy, a model
of working memory, a theory of consciousness, and an algorithm for designing
and programming artificial general intelligence.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の思考過程をコンピュータ内でシミュレートするための分析フレームワークを提供する。
注意と記憶がどのように構造化され、更新され、思考の流れに連想的な付加物を探すために利用されるかを記述する。
哺乳類の作業記憶系を複製することに焦点を当てており、持続的発射(秒の順序に関する情報を保存する)とシナプス増強(数分から数時間の情報を保存する)の2つの形態を特徴としている。
この記事は40以上の原図を用いて、これらのワーキングメモリストアの反復的な更新が、思考と意識に機能的構造を提供する方法を体系的に実証している。
aiの実装では、これら2つのストアは連続的に更新され、反復的に更新される必要がある。
したがって、ワーキングメモリの概念は時間とともに徐々に進化していく。
これにより、各状態は前の状態の修正イテレーションとなり、連続した状態はそれらに含まれる情報に対して重複し、ブレンドされる。
状態間の遷移は、持続的な活動が階層ネットワーク全体に活性化エネルギーを広げ、グローバルワークスペースに追加される最も適切な表現のために長期記憶を探索するときに起こる。
その結果、解または目標に向かって進むことができる結合的に連結された中間状態の連鎖となる。
反復的な更新は、情報処理戦略、ワーキングメモリのモデル、意識の理論、人工知能の設計とプログラミングのためのアルゴリズムとして概念化されている。
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