論文の概要: Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07759v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 21:20:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 16:21:15.903528
• Title: Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic Systems
• Title（参考訳）: 認知神経・シンボリックシステムを用いた高レベル機械推論
• Authors: Alessandro Oltramari
• Abstract要約: 本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。 本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.01132165581667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-level reasoning can be defined as the capability to generalize over knowledge acquired via experience, and to exhibit robust behavior in novel situations. Such form of reasoning is a basic skill in humans, who seamlessly use it in a broad spectrum of tasks, from language communication to decision making in complex situations. When it manifests itself in understanding and manipulating the everyday world of objects and their interactions, we talk about common sense or commonsense reasoning. State-of-the-art AI systems don't possess such capability: for instance, Large Language Models have recently become popular by demonstrating remarkable fluency in conversing with humans, but they still make trivial mistakes when probed for commonsense competence; on a different level, performance degradation outside training data prevents self-driving vehicles to safely adapt to unseen scenarios, a serious and unsolved problem that limits the adoption of such technology. In this paper we propose to enable high-level reasoning in AI systems by integrating cognitive architectures with external neuro-symbolic components. We illustrate a hybrid framework centered on ACT-R and we discuss the role of generative models in recent and future applications.
• Abstract（参考訳）: ハイレベル推論は、経験を通じて得られた知識を一般化し、新しい状況において堅牢な行動を示す能力として定義することができる。 このような推論は、言語コミュニケーションから複雑な状況における意思決定に至るまで、幅広いタスクでシームレスに使用する人間の基本的なスキルである。 オブジェクトの日常的な世界とその相互作用を理解し、操作すること自体が表れるとき、私たちは常識や常識の推論について話します。 最先端のaiシステムはそのような能力を持っていない: 例えば、最近の大規模な言語モデルでは、人間との会話において顕著な流線型性を示すことで人気があるが、共通点の能力について調査した場合、それらは依然として簡単なミスを犯している。 本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。 本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。

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