論文の概要: Memory as a Mass-based Graph: Towards a Conceptual Framework for the
Simulation Model of Human Memory in AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19274v1
- Date: Fri, 19 May 2023 01:42:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-04 11:10:46.414808
- Title: Memory as a Mass-based Graph: Towards a Conceptual Framework for the
Simulation Model of Human Memory in AI
- Title（参考訳）: マスベースグラフとしてのメモリ:AIにおけるヒューマンメモリのシミュレーションモデルの概念的フレームワークを目指して
- Authors: Mahdi Mollakazemiha, Hassan Fatzade
- Abstract要約: 本稿では,各原子命題が真理として,知的存在に対して重要であることを示す,ノードに質量に基づく値を持つエッジ重み付きグラフを提案する。
動的に発達し、変化し、連続するフェーズでは、環境からの収集された入力に応じて、エッジのノードの質量と重量を変化させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There are two approaches for simulating memory as well as learning in
artificial intelligence; the functionalistic approach and the cognitive
approach. The necessary condition to put the second approach into account is to
provide a model of brain activity that contains a quite good congruence with
observational facts such as mistakes and forgotten experiences. Given that
human memory has a solid core that includes the components of our identity, our
family and our hometown, the major and determinative events of our lives, and
the countless repeated and accepted facts of our culture, the more we go to the
peripheral spots the data becomes flimsier and more easily exposed to oblivion.
It was essential to propose a model in which the topographical differences are
quite distinguishable. In our proposed model, we have translated this
topographical situation into quantities, which are attributed to the nodes. The
result is an edge-weighted graph with mass-based values on the nodes which
demonstrates the importance of each atomic proposition, as a truth, for an
intelligent being. Furthermore, it dynamically develops and modifies, and in
successive phases, it changes the mass of the nodes and weight of the edges
depending on gathered inputs from the environment.
- Abstract（参考訳）: 記憶のシミュレーションと人工知能の学習には、機能的アプローチと認知的アプローチの2つのアプローチがある。
第2のアプローチを考慮に入れるために必要な条件は、ミスや忘れられた経験のような観察上の事実と非常によく一致した脳活動のモデルを提供することである。
人間の記憶には、アイデンティティの構成要素、家族と故郷、生活の重要かつ決定的な出来事、そして我々の文化の数え切れないほど繰り返し受け入れられる事実を含む堅実なコアがあるので、データがよりゆるやかに露出しやすくなる。
地形差が極めて識別可能なモデルを提案することが不可欠であった。
提案するモデルでは,この地形的状況を数量に翻訳し,それがノードに帰属する。
その結果、ノード上に質量ベースの値を持つエッジ重み付きグラフとなり、知的存在に対する各原子命題の重要性が証明される。
さらに、動的に発達・変更し、連続したフェーズでは、環境からの収集された入力に応じて、エッジのノードの質量と重量を変化させる。
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