論文の概要: Quantum Operation of Affective Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08112v1
• Date: Sun, 14 May 2023 09:40:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 17:23:34.189820
• Title: Quantum Operation of Affective Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 影響のある人工知能の量子操作
• Authors: V.I. Yukalov
• Abstract要約: 2つのアプローチが比較され、1つは量子論に基づいており、もう1つは古典的な用語を用いている。 固有雑音下での量子測定と感情決定の類似を解明する。 情報交換を繰り返す知的エージェントの社会は、動的意思決定を行うネットワークを形成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The review analyzes the fundamental principles which Artificial Intelligence should be based on in order to imitate the realistic process of taking decisions by humans experiencing emotions. Two approaches are compared, one based on quantum theory and the other employing classical terms. Both these approaches have a number of similarities, being principally probabilistic. The analogies between quantum measurements under intrinsic noise and affective decision making are elucidated. It is shown that cognitive processes have many features that are formally similar to quantum measurements. This, however, in no way means that for the imitation of human decision making Affective Artificial Intelligence has necessarily to rely on the functioning of quantum systems. Appreciating the common features between quantum measurements and decision making helps for the formulation of an axiomatic approach employing only classical notions. Artificial Intelligence, following this approach, operates similarly to humans, by taking into account the utility of the considered alternatives as well as their emotional attractiveness. Affective Artificial Intelligence, whose operation takes account of the cognition-emotion duality, avoids numerous behavioural paradoxes of traditional decision making. A society of intelligent agents, interacting through the repeated multistep exchange of information, forms a network accomplishing dynamic decision making. The considered intelligent networks can characterize the operation of either a human society of affective decision makers, or the brain composed of neurons, or a typical probabilistic network of an artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: このレビューでは、感情を経験する人間による意思決定の現実的な過程を模倣するために、人工知能が基本とする基本原則を分析している。 2つのアプローチを比較する。1つは量子論に基づいており、もう1つは古典的用語を用いる。 これらのアプローチには多くの類似点があり、主に確率的である。 固有雑音下での量子測定と感情的意思決定の類似性を明らかにする。 認知過程は、量子測定と形式的に類似した多くの特徴を有することが示されている。 しかしこれは、人間の意思決定を模倣するためには、Affective Artificial Intelligenceは必ずしも量子システムの機能に依存する必要があることを意味する。 量子測定と意思決定の共通性を評価することは、古典的な概念のみを用いた公理的アプローチの定式化に役立つ。 このアプローチに従う人工知能は、考慮された選択肢の実用性と彼らの感情的な魅力を考慮し、人間と同じような動作をする。 感情的人工知能は、その操作が認知と感情の二重性を考慮しており、伝統的な意思決定の多くの行動的パラドックスを避ける。 知的エージェントの社会は、情報の繰り返し多段階の交換を通じて相互作用し、動的な意思決定を行うネットワークを形成する。 知的ネットワークは、感情的意思決定者の人間社会、ニューロンからなる脳、または人工知能の典型的な確率的ネットワークのいずれかの動作を特徴付けることができる。

関連論文リスト

• Heuristic Reasoning in AI: Instrumental Use and Mimetic Absorption [0.2209921757303168]
  人工知能(AI)の新しい推論プログラムを提案する。 我々は、AIが、リソース・レーショナルな人間の認知の原理と整合して、精度と効率の適応的バランスを示すことを示す。 我々の発見は、資源と目的のトレードオフが生物学的システムのエミュレーションに繋がる、AI認知の微妙なイメージを明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T13:53:05Z)
• 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)
• Neural Amortized Inference for Nested Multi-agent Reasoning [54.39127942041582]
  本研究では,人間のような推論能力と計算限界のギャップを埋める新しい手法を提案する。 提案手法を2つの挑戦的マルチエージェント相互作用領域で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:40:36Z)
• Brain-Inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [89.6335791546526]
  予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z)
• Quantum Circuit Components for Cognitive Decision-Making [0.12891210250935145]
  本稿では、量子コンピュータ上の回路として、人間の意思決定の古典的でないモデルがうまく動作できることを実証する。 この主張は、人間の脳が量子ビットと量子回路を明示的に用いているのではなく、量子認知と量子コンピューティングの間で共有された数学が、量子コンピュータの探索を動機付けているというものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-06T18:52:10Z)
• A Quantum-like Model for Predicting Human Decisions in the Entangled Social Systems [0.7734726150561088]
  量子情報理論における絡み合いの概念に着想を得た絡み合ったベイズネットワークを導入する。 意思決定過程の動的進化に対する社会の影響は、絡み合い尺度によってモデル化される。 結果は、PEQBNが不確実性の下での人間の決定をより現実的な予測を提供することを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T14:03:55Z)
• Cognitive science as a source of forward and inverse models of human decisions for robotics and control [13.502912109138249]
  我々は、認知科学が人間の意思決定の前進モデルをどのように提供できるかを考察する。 我々はブラックボックスと理論駆動モデリングを合成するアプローチを強調した。 我々は,認知科学と制御研究の共通点にあるフレームワーク,方法論,行動可能な洞察の範囲を,読者に垣間見ることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T00:28:28Z)
• AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning [60.35621718321559]
  直観心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神変数を推論する能力です。 他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。 本稿では,プロシージャが生成する3dアニメーション,エージェントを4つのシナリオで構成したベンチマークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-24T14:58:23Z)
• 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)
• Neuro-symbolic Architectures for Context Understanding [59.899606495602406]
  本稿では,データ駆動型アプローチと知識駆動型アプローチの強みを組み合わせたフレームワークとして,ハイブリッドAI手法を提案する。 具体的には、知識ベースを用いて深層ニューラルネットワークの学習過程を導く方法として、ニューロシンボリズムの概念を継承する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T15:04:07Z)

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。