論文の概要: The inherent goodness of well educated intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04846v9
- Date: Mon, 23 Dec 2024 04:12:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:51:40.524988
- Title: The inherent goodness of well educated intelligence
- Title（参考訳）: 高度に教育された知能の本質的善さ
- Authors: Michael E. Glinsky,
- Abstract要約: 本稿では,生物と人工シリコンのどちらがコンピュータ上に存在するのか,その知性について検討する。
インテリジェンスの本質は、黄金の規則である「一つの集団的な行動」または「局所的な行動のグローバルな結果を知る」ことが分かる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: This paper will examine what makes a being intelligent, whether that be a biological being or an artificial silicon being on a computer. Special attention will be paid to the being having the ability to characterize and control a collective system of many identical conservative sub-systems conservatively interacting. The essence of intelligence will be found to be the golden rule -- "the collective acts as one" or "knowing the global consequences of local actions". The flow of the collective is a small set of twinkling textures, that are governed by a puppeteer who is pulling a small number of strings according to a geodesic motion of least action, determined by the symmetries. Controlling collective conservative systems is difficult and has historically been done by adding significant viscosity to the system to stabilize the desirable meta stable equilibriums of maximum performance, but it degrades or destroys them in the process. There is an alternative. Once the optimum twinkling textures of the meta stable equilibriums are identified, the collective system can be moved to the optimum twinkling textures, then quickly vibrated according to the textures so that the collective system remains at the meta stable equilibrium. Well educated intelligence knows the global consequences of its local actions so that it will not take short term actions that will lead to poor long term outcomes. In contrast, trained intelligence or trained stupidity will optimize its short term actions, leading to poor long term outcomes. Well educated intelligence is inherently good, but trained stupidity is inherently evil and should be feared. Particular attention is paid to the control and optimization of economic and social collectives. These new results are also applicable to physical collectives such as fields, fluids and plasmas.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,生物と人工シリコンのどちらがコンピュータ上に存在するのか,その知性について検討する。
特に注目されるのは、保守的に相互作用する多くの同一の保守的なサブシステムの集合システムを特徴づけ、制御する能力を持つことである。
インテリジェンスの本質は、黄金律("the collective act as one" または "knowing the global consequences of local action")である。
集合体の流れは小さなツインクリングテクスチャの集合であり、最小作用の測地運動に従って少数の弦を引いている人形師によって支配され、対称性によって決定される。
集合的な保守的なシステムの制御は困難であり、最大性能の望ましいメタ安定平衡を安定化させるためにシステムにかなりの粘性を加えることで歴史的に行われてきたが、その過程でそれらを劣化または破壊する。
代替案がある。
メタ安定平衡の最適ツインクリングテクスチャが特定されると、集合系を最適ツインクリングテクスチャに移動させ、その集合系をメタ安定平衡に残すようにテクスチャに応じて素早く振動させることができる。
高度に教育されたインテリジェンスは、その局所的な行動のグローバルな結果を知っているので、短期的な行動が長期的成果を損なうことはない。
対照的に、訓練された知性や訓練された愚かさは短期的な行動を最適化する。
教養のある知性は本質的には善だが、訓練された愚かさは本質的に悪であり、恐れるべきである。
特に、経済・社会集団の制御と最適化に注意が払われている。
これらの新しい結果は、フィールド、流体、プラズマなどの物理的集合体にも適用できる。
関連論文リスト
- Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
AIシステムは知恵を欠いている。
AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。
メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Sequential Manipulation Against Rank Aggregation: Theory and Algorithm [119.57122943187086]
脆弱なデータ収集プロセスに対するオンライン攻撃を活用します。
ゲーム理論の観点からは、対決シナリオは分布的に堅牢なゲームとして定式化される。
提案手法は,ランクアグリゲーション手法の結果を逐次的に操作する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T03:31:21Z) - Understanding Natural Language Understanding Systems. A Critical
Analysis [91.81211519327161]
自然言語理解システム(Natural Language Understanding (NLU) system)としても知られる usguillemotright(英語版) のようなギユモトレフトークを持つ機械の開発は、人工知能の聖杯(英語版) (AI) である。
しかし、Gillemottalking machineguillemotrightを構築することができるという信頼は、次世代のNLUシステムによってもたらされたものよりも強かった。
私たちは新しい時代の夜明けに、ついに砂利が我々に近づいたのか?
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-01T08:32:55Z) - Lateralization in Agents' Decision Making: Evidence of Benefits/Costs
from Artificial Intelligence [0.1529342790344802]
我々は、与えられた問題を同時に表現し、対処する2つの新しい横型人工知能システムについて記述し、検証する。
利点は、入力信号が構成レベルと全体レベルの両方で同時に表現できることから生じる。
横型AIシステムに関連する計算コストは、従来のAIシステムよりも低いか、より良いソリューションを提供することで対抗できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-03T04:34:44Z) - Computational Dualism and Objective Superintelligence [0.0]
性能に関する客観的な主張を行うためには、計算双対性を避ける必要がある。
環境のあらゆる側面が既約状態間の関係であるパンコンピュテーションの代替案を提案する。
これによって私たちは、インテリジェンスに関する客観的な主張を行うことができ、それは"一般化"し、原因を特定し、適応する能力である、と我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-02T03:02:16Z) - Game-Theoretical Perspectives on Active Equilibria: A Preferred Solution
Concept over Nash Equilibria [61.093297204685264]
マルチエージェント強化学習における効果的なアプローチは,エージェントの学習プロセスを検討し,今後の政策に影響を与えることである。
この新たな解の概念は、ナッシュ均衡のような標準解の概念が活性平衡の特別な場合である、という一般的なものである。
我々は,ゲーム理論の観点から,ナッシュ平衡が知られている実例を綿密に研究することにより,アクティブ平衡を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-28T14:45:39Z) - Multiscale Governance [0.0]
ヒトデミクスは、異なるシステムを結ぶ経路のために伝播する。
システムの脆弱性や堅牢性は、この複雑なシステムのネットワークがどのように管理されているかによって異なります。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T19:23:44Z) - On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of
Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.3520234553785]
共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。
この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-11T05:44:25Z) - The Less Intelligent the Elements, the More Intelligent the Whole. Or,
Possibly Not? [0.0]
我々は、捕食者と獲物の共存または世界的絶滅につながる知性の種類と程度を考察する。
共存に寄与するいくつかの個人的挙動が、最終的には平衡の周りの振動とともに見つかる。
Lotka-Volterraモデルもまた、ビジネスサイクルを表すものとして解釈されているため、この発見は発振に関する経済成長の条件として理解されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-23T14:19:49Z) - Inductive Biases for Deep Learning of Higher-Level Cognition [108.89281493851358]
興味深い仮説は、人間と動物の知性はいくつかの原則によって説明できるということである。
この研究は、主に高いレベルとシーケンシャルな意識的処理に関心のある人を中心に、より大きなリストを考察する。
これらの特定の原則を明確にする目的は、人間の能力から恩恵を受けるAIシステムを構築するのに役立つ可能性があることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-30T18:29:25Z) - Synergetic Learning Systems: Concept, Architecture, and Algorithms [4.623783824925363]
総合学習システム(Synergetic Learning Systems)」という人工知能システムについて述べる。
本システムは,協調的・競争的な相乗学習を通じて,与えられた環境におけるインテリジェントな情報処理と意思決定を実現する。
設計基準の下では,提案システムは長期的にの共進化を通じて,最終的には汎用的な人工知能を実現することが期待されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-31T06:23:03Z)
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。