論文の概要: On a Functional Definition of Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09546v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 05:46:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 17:02:05.892786
- Title: On a Functional Definition of Intelligence
- Title(参考訳): インテリジェンスの機能的定義について
- Authors: Warisa Sritriratanarak and Paulo Garcia
- Abstract要約: 合意されたインテリジェンスの定義がなければ、"このシステムはインテリジェントか?
知性(intelligence)とは、哲学、心理学、認知科学の分野である。
我々は、その知性が実際に達成される方法とは異なる、純粋に機能的でブラックボックスな知性の定義について論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Without an agreed-upon definition of intelligence, asking "is this system
intelligent?"" is an untestable question. This lack of consensus hinders
research, and public perception, on Artificial Intelligence (AI), particularly
since the rise of generative- and large-language models. Most work on precisely
capturing what we mean by "intelligence" has come from the fields of
philosophy, psychology, and cognitive science. Because these perspectives are
intrinsically linked to intelligence as it is demonstrated by natural
creatures, we argue such fields cannot, and will not, provide a sufficiently
rigorous definition that can be applied to artificial means. Thus, we present
an argument for a purely functional, black-box definition of intelligence,
distinct from how that intelligence is actually achieved; focusing on the
"what", rather than the "how". To achieve this, we first distinguish other
related concepts (sentience, sensation, agency, etc.) from the notion of
intelligence, particularly identifying how these concepts pertain to artificial
intelligent systems. As a result, we achieve a formal definition of
intelligence that is conceptually testable from only external observation, that
suggests intelligence is a continuous variable. We conclude by identifying
challenges that still remain towards quantifiable measurement. This work
provides a useful perspective for both the development of AI, and for public
perception of the capabilities and risks of AI.
- Abstract(参考訳): Without an agreed-upon definition of intelligence, asking "is this system intelligent?"" is an untestable question. This lack of consensus hinders research, and public perception, on Artificial Intelligence (AI), particularly since the rise of generative- and large-language models. Most work on precisely capturing what we mean by "intelligence" has come from the fields of philosophy, psychology, and cognitive science. Because these perspectives are intrinsically linked to intelligence as it is demonstrated by natural creatures, we argue such fields cannot, and will not, provide a sufficiently rigorous definition that can be applied to artificial means. Thus, we present an argument for a purely functional, black-box definition of intelligence, distinct from how that intelligence is actually achieved; focusing on the "what", rather than the "how".
これを達成するために、我々はまず、他の関連する概念(感覚、感覚、エージェンシーなど)を知性の概念と区別し、特にこれらの概念が人工知能システムにどのように関係しているかを特定する。
その結果、外部観測のみから概念的に検証可能なインテリジェンスの公式定義を実現し、インテリジェンスを連続変数とすることを示す。
我々は、定量化可能な測定にまだ残る課題を特定することで結論づける。
この研究は、AIの開発と、AIの能力とリスクに対する大衆の認識の両方に有用な視点を提供する。
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