論文の概要: Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00822v1
- Date: Sat, 2 Jul 2022 12:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 14:43:33.833053
- Title: Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents
- Title（参考訳）: カーネルによる自律エージェントの認知アーキテクチャ
- Authors: Alexander Serov
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One of the main problems of modern cognitive architectures is an excessively
schematic approach to modeling the processes of cognitive activity. It does not
allow the creation of a universal architecture that would be capable of
reproducing mental functions without using a predetermined set of perceptual
patterns. This paper considers an evolutionary approach to creating a cognitive
functionality. The basis of our approach is the use of the functional kernel
which consistently generates the intellectual functions of an autonomous agent.
We consider a cognitive architecture which ensures the evolution of the agent
on the basis of Symbol Emergence Problem solution. Evolution of cognitive
abilities of the agent is described on the basis of the theory of
constructivism.
- Abstract（参考訳）: 現代の認知アーキテクチャの主要な問題の一つは、認知活動の過程をモデル化するための過剰なスキーマ的アプローチである。
これは、所定の知覚パターンのセットを使わずに精神機能を再現できる普遍的なアーキテクチャの作成を許可しない。
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。
このアプローチの基盤は、自律エージェントの知的機能を一貫して生成する機能的カーネルの使用である。
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。
エージェントの認知能力の進化は、構成主義の理論に基づいて記述される。
関連論文リスト
- Pangu-Agent: A Fine-Tunable Generalist Agent with Structured Reasoning [50.47568731994238]
人工知能(AI)エージェント作成の鍵となる方法は強化学習(RL)である
本稿では,構造化推論をAIエージェントのポリシーに統合し,学習するための一般的なフレームワークモデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T17:57:57Z) - 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) - Incremental procedural and sensorimotor learning in cognitive humanoid
robots [52.77024349608834]
本研究は,手順を段階的に学習する認知エージェントを提案する。
各サブステージで必要とされる認知機能と, エージェントが未解決の課題に, 新たな機能の追加がどう対処するかを示す。
結果は、このアプローチが複雑なタスクを段階的に解くことができることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-30T22:51:31Z) - Attention: Marginal Probability is All You Need? [0.0]
我々は、注意機構のための代替ベイズ基盤を提案する。
機械学習において、どのように異なる注目アーキテクチャを統合するかを示す。
この研究が、より洗練された直感を注目アーキテクチャの重要な特性に導くことを願っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-07T14:38:39Z) - Intelligent problem-solving as integrated hierarchical reinforcement
learning [11.284287026711125]
生物学的エージェントにおける複雑な問題解決行動の開発は階層的認知機構に依存している。
本稿では,生物にインスパイアされた階層的なメカニズムを組み込むことにより,人工エージェントの高度な問題解決能力を実現する方法を提案する。
われわれの結果は、より洗練された認知にインスパイアされた階層型機械学習アーキテクチャの開発を導くことを期待している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T09:28:03Z) - 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) - Hierarchical principles of embodied reinforcement learning: A review [11.613306236691427]
すべての重要な認知メカニズムが独立した計算アーキテクチャで独立に実装されていることを示す。
我々は,より洗練された認知的インスパイアされた階層的手法の開発を導くことを期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-18T10:19:38Z) - An Artificial Consciousness Model and its relations with Philosophy of
Mind [0.0]
この研究は、自律的なエージェントが、意識のある人のものと似た認知的アーキテクチャを実装することによって得られる有益な性質について研究することを目的としている。
筆者らは、自律エージェントが、例えば、認知的アーキテクチャーを持つことのメリットを、大規模な実験で示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-30T00:24:17Z)
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。