論文の概要: Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01354v2
- Date: Thu, 11 Jan 2024 18:09:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-13 04:32:36.725101
- Title: Designing Ecosystems of Intelligence from First Principles
- Title(参考訳): 第一原理から知性のエコシステムを設計する
- Authors: Karl J Friston, Maxwell J D Ramstead, Alex B Kiefer, Alexander
Tschantz, Christopher L Buckley, Mahault Albarracin, Riddhi J Pitliya, Conor
Heins, Brennan Klein, Beren Millidge, Dalton A R Sakthivadivel, Toby St Clere
Smithe, Magnus Koudahl, Safae Essafi Tremblay, Capm Petersen, Kaiser Fung,
Jason G Fox, Steven Swanson, Dan Mapes, Gabriel Ren\'e
- Abstract要約: このホワイトペーパーは、今後10年間(そしてそれ以上)、人工知能の分野における研究と発展のビジョンを概説している。
そのデノウメントは自然と合成の感覚形成のサイバー物理的なエコシステムであり、人間は統合的な参加者である。
このビジョンは、知性の物理学として読むことができる適応的行動の定式化である能動推論に基づいている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.429740648284685
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This white paper lays out a vision of research and development in the field
of artificial intelligence for the next decade (and beyond). Its denouement is
a cyber-physical ecosystem of natural and synthetic sense-making, in which
humans are integral participants -- what we call ''shared intelligence''. This
vision is premised on active inference, a formulation of adaptive behavior that
can be read as a physics of intelligence, and which inherits from the physics
of self-organization. In this context, we understand intelligence as the
capacity to accumulate evidence for a generative model of one's sensed world --
also known as self-evidencing. Formally, this corresponds to maximizing
(Bayesian) model evidence, via belief updating over several scales: i.e.,
inference, learning, and model selection. Operationally, this self-evidencing
can be realized via (variational) message passing or belief propagation on a
factor graph. Crucially, active inference foregrounds an existential imperative
of intelligent systems; namely, curiosity or the resolution of uncertainty.
This same imperative underwrites belief sharing in ensembles of agents, in
which certain aspects (i.e., factors) of each agent's generative world model
provide a common ground or frame of reference. Active inference plays a
foundational role in this ecology of belief sharing -- leading to a formal
account of collective intelligence that rests on shared narratives and goals.
We also consider the kinds of communication protocols that must be developed to
enable such an ecosystem of intelligences and motivate the development of a
shared hyper-spatial modeling language and transaction protocol, as a first --
and key -- step towards such an ecology.
- Abstract(参考訳): このホワイトペーパーは、今後10年間(そしてそれ以降)、人工知能の分野での研究と開発に関するビジョンを述べている。
そのデヌーブメントは自然と合成の感覚作りのサイバー物理的なエコシステムであり、人間は「共有知性」と呼ばれる統合的な参加者である。
このビジョンは、知能の物理として読むことができ、自己組織化の物理から継承される適応行動の定式化であるアクティブ推論(active inference)を前提としている。
この文脈では、知性は、知覚された世界の生成モデルの証拠を蓄積する能力である、と理解している。
形式的には、これは(ベイジアン)モデル証拠の最大化、すなわち推論、学習、モデル選択など、いくつかの尺度で更新された信念によるものである。
操作的には、この自己随伴は因子グラフ上の(可変)メッセージパッシングまたは信念伝達によって実現することができる。
重要なことに、アクティブな推論は知的システムの実在的な命令、すなわち好奇心や不確実性の解決を前提としている。
この命令はエージェントのアンサンブルにおける信念の共有を下書きし、各エージェントの生成的世界モデルの特定の側面(すなわち要因)が共通基盤または参照の枠組みを提供する。
アクティブ推論は、この信念共有の生態において、基本的な役割を担っている。
また、このようなインテリジェンスのエコシステムを実現し、共有された超空間モデリング言語とトランザクションプロトコルの開発を、そのようなエコロジーに向けて第1かつ第1のステップとして動機づけるために必要な通信プロトコルについても検討する。
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