論文の概要: Brain-inspired and Self-based Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18784v1
- Date: Thu, 29 Feb 2024 01:15:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 16:35:07.297691
- Title: Brain-inspired and Self-based Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 脳にインスパイアされた自律型人工知能
- Authors: Yi Zeng, Feifei Zhao, Yuxuan Zhao, Dongcheng Zhao, Enmeng Lu, Qian
Zhang, Yuwei Wang, Hui Feng, Zhuoya Zhao, Jihang Wang, Qingqun Kong, Yinqian
Sun, Yang Li, Guobin Shen, Bing Han, Yiting Dong, Wenxuan Pan, Xiang He,
Aorigele Bao, Jin Wang
- Abstract要約: 機械が人間レベルの知性を達成できるかを評価するチューリングテストは、AIのルーツのひとつです。
この論文は、現在のAIが支援している「思考機械」という概念に挑戦する。
現在の人工知能は、一見知的な情報処理であり、自分自身を真に理解したり、自覚したりしない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.068338822392544
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The question "Can machines think?" and the Turing Test to assess whether
machines could achieve human-level intelligence is one of the roots of AI. With
the philosophical argument "I think, therefore I am", this paper challenge the
idea of a "thinking machine" supported by current AIs since there is no sense
of self in them. Current artificial intelligence is only seemingly intelligent
information processing and does not truly understand or be subjectively aware
of oneself and perceive the world with the self as human intelligence does. In
this paper, we introduce a Brain-inspired and Self-based Artificial
Intelligence (BriSe AI) paradigm. This BriSe AI paradigm is dedicated to
coordinating various cognitive functions and learning strategies in a
self-organized manner to build human-level AI models and robotic applications.
Specifically, BriSe AI emphasizes the crucial role of the Self in shaping the
future AI, rooted with a practical hierarchical Self framework, including
Perception and Learning, Bodily Self, Autonomous Self, Social Self, and
Conceptual Self. The hierarchical framework of the Self highlights self-based
environment perception, self-bodily modeling, autonomous interaction with the
environment, social interaction and collaboration with others, and even more
abstract understanding of the Self. Furthermore, the positive mutual promotion
and support among multiple levels of Self, as well as between Self and
learning, enhance the BriSe AI's conscious understanding of information and
flexible adaptation to complex environments, serving as a driving force
propelling BriSe AI towards real Artificial General Intelligence.
- Abstract（参考訳）: マシンが人間レベルの知性を達成できるかどうかを評価するチューリングテストは、AIのルーツのひとつだ。
哲学的議論「私はそう思う。だから私はそう思う」で、この論文は、現在のAIが支援している「思考機械」という概念に挑戦する。
現在の人工知能は、一見知的な情報処理であり、自分自身を真に理解したり、主観的に認識したりせず、人間の知性のように世界を理解する。
本稿ではブレインインスパイアされた自己ベース人工知能(BriSe AI)のパラダイムを紹介する。
このBriSe AIパラダイムは、人間レベルのAIモデルとロボットアプリケーションを構築するために、さまざまな認知機能と学習戦略を自己組織化して調整することを目的としている。
具体的には、BriSe AIは、知覚と学習、身体的自己、自律、社会的自己、概念的自己など、実践的な階層的な自己フレームワークをルーツとする、未来のAIを形成する上での自己の重要な役割を強調している。
自己の階層的な枠組みは、自己に基づく環境認識、自己身体モデリング、環境との自律的な相互作用、他者との社会的相互作用とコラボレーション、さらに抽象的な自己理解を強調している。
さらに、多段階の自己と学習の間のポジティブな相互促進と支援により、ブライスaiの情報に対する意識的な理解と複雑な環境への柔軟適応が強化され、ブライスaiを真の人工知能へと推進する原動力となる。
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