論文の概要: Innovation Slowdown: Decelerating Concept Creation and Declining Originality in New Technological Concepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13300v1
• Date: Thu, 23 Mar 2023 14:37:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 13:58:37.362447
• Title: Innovation Slowdown: Decelerating Concept Creation and Declining Originality in New Technological Concepts
• Title（参考訳）: イノベーションのスローダウン:新しい技術概念における概念創造の減速と独創性の低下
• Authors: Serhad Sarica, Jianxi Luo
• Abstract要約: 特許文書から400万以上の概念からなる大規模技術セマンティックネットワークを解析する。 概念創造のペースの持続的な減速と、新しく作られた概念の独創性低下の証拠を見いだす。 これらの傾向は、人類の知能の限界が、先行技術が拡大する領域を超えて革新することに起因する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.111899441919165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The creation of new technological concepts through design reuses, recombination, and synthesis of prior concepts to create new ones may lead to exponential growth of the concept space over time. However, our statistical analysis of a large-scale technology semantic network consisting of over four million concepts from patent texts found evidence of a persistent deceleration in the pace of concept creation and a decline in the originality of newly created concepts. These trends may be attributed to the limitations of human intelligence in innovating beyond an expanding space of prior art. To sustain innovation, we recommend the development and implementation of creative artificial intelligence that can augment various aspects of the innovation process, including learning, creation, and evaluation.
• Abstract（参考訳）: デザインの再利用、再結合、新しい概念を作るための先行概念の合成による新しい技術概念の作成は、時間の経過とともに概念空間の指数関数的な成長につながる可能性がある。 しかし,特許文書から400万以上の概念からなる大規模技術セマンティックネットワークを統計的に分析した結果,概念形成のペースの持続的減速と,新たに作成された概念の独創性低下の証拠が得られた。 これらの傾向は、人類の知能の限界が、先行技術が拡大する領域を超えて革新することに起因する可能性がある。 イノベーションを維持するため、我々は、学習、創造、評価を含むイノベーションプロセスの様々な側面を拡大できる創造的人工知能の開発と実装を推奨する。

関連論文リスト

• Alien Recombination: Exploring Concept Blends Beyond Human Cognitive Availability in Visual Art [90.8684263806649]
  視覚芸術の創造において、AIが人間の認知的限界を超越する方法を示します。 我々の研究は、視覚芸術には膨大な未探索の概念的組み合わせが含まれているという仮説を立てている。 本稿では,人間の認知能力を超えた概念の組み合わせを同定し,生成するエイリアン組換え法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T11:55:38Z)
• Exploiting Interpretable Capabilities with Concept-Enhanced Diffusion and Prototype Networks [8.391254800873599]
  既存のアーキテクチャに概念情報を組み込んだ、概念に富んだモデルを作成します。 特に,概念の視覚的表現を生成できる概念誘導拡散条件と,概念誘導型プロトタイプネットワークを提案する。 これらの結果は、機械学習をより人間に理解しやすいものにするために、既存の情報を活用することによって、新たな研究の行を開放する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T13:07:56Z)
• Progress: A Post-AI Manifesto [0.0]
  このマニフェストは、AI時代の進展の鍵となる原則を概説している。 非線形で累積的な進歩、目的と文脈の深い理解、システムレベルの実験を強調している。 AIは、その限界を認識しながら、業界全体の進歩を加速する可能性があることを認めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T08:59:42Z)
• A Self-explaining Neural Architecture for Generalizable Concept Learning [29.932706137805713]
  現在,SOTA の概念学習アプローチは,概念の忠実さの欠如と,概念の相互運用の限界という2つの大きな問題に悩まされている。 ドメイン間の概念学習のための新しい自己説明型アーキテクチャを提案する。 提案手法は,現在広く使われている4つの実世界のデータセットに対するSOTA概念学習手法に対して有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T06:50:18Z)
• Separable Multi-Concept Erasure from Diffusion Models [52.51972530398691]
  大規模拡散モデルから安全でない概念を排除するために,分離可能なマルチコンセプト消去器(SepME)を提案する。 後者は最適化可能なモデルウェイトを分離し、各ウェイトインクリメントは特定の概念の消去に対応する。 広範囲にわたる実験は, 概念の排除, モデル性能の保存, 各種概念の消去・回復における柔軟性の確保に, アプローチの有効性を示すものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T11:10:57Z)
• 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)
• ConceptLab: Creative Concept Generation using VLM-Guided Diffusion Prior Constraints [56.824187892204314]
  我々は創造的なテキスト・画像生成の課題を提示し、幅広いカテゴリの新しいメンバーを創り出そうとする。 本稿では, 先行拡散の出力空間上での最適化プロセスとして, 創造的生成問題を定式化できることを示す。 我々は、最適化問題に新たな制約を適応的に付加する質問応答型視覚言語モデル(VLM)を導入し、よりユニークな生成物を発見するようモデルに促す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T17:04:41Z)
• Pathway to Future Symbiotic Creativity [76.20798455931603]
  そこで本研究では, 5クラス階層の創造システムを分類し, 擬人アーティストから機械アーティストへの創造の道筋を示す。 芸術創造においては、機械は欲求、感謝、感情を含む人間の精神状態を理解する必要があるが、機械の創造的能力と限界も理解する必要がある。 我々は、人間互換のAIシステムが「ループ内人間」の原理に基づいているべきだという哲学を取り入れた、未来のマシンアーティストを構築するための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T15:12:02Z)
• Neurocompositional computing: From the Central Paradox of Cognition to a new generation of AI systems [120.297940190903]
  AIの最近の進歩は、限られた形態のニューロコンフォメーションコンピューティングの使用によってもたらされている。 ニューロコンポジションコンピューティングの新しい形式は、より堅牢で正確で理解しやすいAIシステムを生み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T18:00:10Z)
• A New Innovation Concept on End user Contextual and Behavioural Perspectives [0.0]
  イノベーションの現象は、生き生きとした文脈で、有形から無形へと焦点を移している。 本研究は,イノベーションタイプの包括的記述子として機能する新しい概念を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T10:45:10Z)

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。