論文の概要: On the link between conscious function and general intelligence in humans and machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05133v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 02:22:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-17 07:29:31.815776
• Title: On the link between conscious function and general intelligence in humans and machines
• Title（参考訳）: 人間と機械における意識機能と一般知能の関係について
• Authors: Arthur Juliani, Kai Arulkumaran, Shuntaro Sasai, Ryota Kanai
• Abstract要約: 意識機能に関する3つの理論に関連する認知能力について考察する。 これら3つの理論は、意識機能と、人間におけるドメインジェネラルインテリジェンス(ドメインジェネリジェンス)のいくつかの側面を特に関連付けている。 3つの理論のそれぞれからの洞察を統一モデルに組み込む方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In popular media, there is often a connection drawn between the advent of awareness in artificial agents and those same agents simultaneously achieving human or superhuman level intelligence. In this work, we explore the validity and potential application of this seemingly intuitive link between consciousness and intelligence. We do so by examining the cognitive abilities associated with three contemporary theories of conscious function: Global Workspace Theory (GWT), Information Generation Theory (IGT), and Attention Schema Theory (AST). We find that all three theories specifically relate conscious function to some aspect of domain-general intelligence in humans. With this insight, we turn to the field of Artificial Intelligence (AI) and find that, while still far from demonstrating general intelligence, many state-of-the-art deep learning methods have begun to incorporate key aspects of each of the three functional theories. Given this apparent trend, we use the motivating example of mental time travel in humans to propose ways in which insights from each of the three theories may be combined into a unified model. We believe that doing so can enable the development of artificial agents which are not only more generally intelligent but are also consistent with multiple current theories of conscious function.
• Abstract（参考訳）: 大衆メディアでは、人工エージェントに対する認識の出現と、人間または超人間レベルの知性を同時に達成する同じエージェントの間には、しばしば関連がある。 本研究では,この意識と知能の直感的なリンクの有効性と可能性について検討する。 本稿では,グローバルワークスペース理論(GWT),情報生成理論(IGT),アテンションスキーマ理論(AST)の3つの現代の意識機能理論に関連する認知能力を検討する。 3つの理論はすべて、意識機能と人間のドメイン一般知性のいくつかの側面を特に関連づけている。 この知見により、私たちは人工知能(AI)の分野に目を向け、一般知能の実証には程遠いものの、最先端のディープラーニング手法の多くは、3つの機能理論の主要な側面を取り入れ始めている。 この明らかな傾向を考えると、3つの理論のそれぞれの洞察を統一モデルに組み合わせる方法を提案するために、人間のメンタルタイムトラベルのモチベーションのある例を用いています。 このようにすることで、より一般的に知的なだけでなく、意識機能に関する複数の現在の理論とも一致した人工エージェントの開発が可能になると信じている。

関連論文リスト

• Theory of Mind Enhances Collective Intelligence [1.8434042562191815]
  人間の社会的設定におけるフレキシブルな集団知性は、特定の認知ツールを使用することによって改善される、と我々は主張する。 そして、これらの能力を、人間とAIのハイブリッドな社会生態学を含む未来に埋め込まれた人工知能の次のステップの文脈に配置する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T03:58:50Z)
• AI for Mathematics: A Cognitive Science Perspective [86.02346372284292]
  数学は人間によって開発された最も強力な概念体系の1つである。 AIの急速な進歩、特に大規模言語モデル(LLM)の進歩による推進により、そのようなシステム構築に対する新たな、広範な関心が生まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T02:00:31Z)
• The Nature of Intelligence [0.0]
  人間とAIの両方で一般的に表現される知性の本質は不明である。 インテリジェンスの性質は,システムエントロピーを最小限に抑える数学的に機能する一連のプロセスであることを示す。 このエッセイは、宇宙と私たちを人間としてより深く理解するための出発点となるべきです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T23:11:59Z)
• Memory-Augmented Theory of Mind Network [59.9781556714202]
  社会的推論は、心の理論(ToM)の能力を必要とする。 ToMに対する最近の機械学習アプローチは、観察者が過去を読み、他のエージェントの振る舞いを提示するように訓練できることを実証している。 我々は,新たなニューラルメモリ機構を組み込んで符号化し,階層的な注意を払って他者に関する情報を選択的に検索することで,課題に対処する。 この結果、ToMMYは心的プロセスについての仮定をほとんど行わずに理性を学ぶマインドモデルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T14:48:58Z)
• Neural Theory-of-Mind? On the Limits of Social Intelligence in Large LMs [77.88043871260466]
  私たちは、今日の最大の言語モデルのひとつに、このようなソーシャルインテリジェンスを最初から欠いていることを示しています。 我々は、人中心のNLPアプローチは、マインドの神経理論に対してより効果的であるかもしれないと結論づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T14:58:58Z)
• Mind the gap: Challenges of deep learning approaches to Theory of Mind [0.0]
  心の理論は、人間が他人の精神状態を推測する重要な能力である。 ここでは、心の理論に対する深層学習アプローチの可能性、現在の進歩、課題について、一貫した概要を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-30T15:48:05Z)
• A World-Self Model Towards Understanding Intelligence [0.0]
  我々は、人間と人工知能を比較し、人間の知性の特定の側面が認識と認知を結びつける鍵である、と提案する。 我々は、より広範な概念、新しいモデルのWSM(World-Self Model)の原理と数学的枠組み、そして最後にWSMに基づいた統合されたインテリジェンス・フレームワークを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T16:42:23Z)
• Social Neuro AI: Social Interaction as the "dark matter" of AI [0.0]
  我々は、社会心理学と社会神経科学の実証結果と力学の枠組みが、よりインテリジェントな人工エージェントの開発にインスピレーションを与えることができると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T13:41:53Z)
• Inductive Biases for Deep Learning of Higher-Level Cognition [108.89281493851358]
  興味深い仮説は、人間と動物の知性はいくつかの原則によって説明できるということである。 この研究は、主に高いレベルとシーケンシャルな意識的処理に関心のある人を中心に、より大きなリストを考察する。 これらの特定の原則を明確にする目的は、人間の能力から恩恵を受けるAIシステムを構築するのに役立つ可能性があることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T18:29:25Z)
• Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
  我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。 未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z)
• Machine Common Sense [77.34726150561087]
  機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである 本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T13:59:47Z)

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。