論文の概要: Are Biological Systems More Intelligent Than Artificial Intelligence?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02325v4
- Date: Thu, 23 Jan 2025 05:24:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 16:15:53.34413
- Title: Are Biological Systems More Intelligent Than Artificial Intelligence?
- Title（参考訳）: 生物システムは人工知能よりも知性が高いか?
- Authors: Michael Timothy Bennett,
- Abstract要約: 我々はインテリジェンスを適応性として捉え、因果学習の数学的フォーマリズムを用いてこの問題を探求する。
生物学的自己組織化のスケールフリー、動的、ボトムアップアーキテクチャを正式に示す。
我々は、集団が厳密に拘束されているときにがんに類似した状態が生じることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Are biological self-organising systems more `intelligent' than artificial intelligence? If so, why? We frame intelligence as adaptability, and explore this question using a mathematical formalism of causal learning. We compare systems by how they delegate control, illustrating how this applies with examples of computational, biological, human organisational and economic systems. We formally show the scale-free, dynamic, bottom-up architecture of biological self-organisation allows for more efficient adaptation than the static top-down architecture typical of computers, because adaptation can take place at lower levels of abstraction. Artificial intelligence rests on a static, human-engineered `stack'. It only adapts at high levels of abstraction. To put it provocatively, a static computational stack is like an inflexible bureaucracy. Biology is more `intelligent' because it delegates adaptation down the stack. We call this multilayer-causal-learning. It inherits a flaw of biological systems. Cells become cancerous when isolated from the collective informational structure, reverting to primitive transcriptional behaviour. We show states analogous to cancer occur when collectives are too tightly constrained. To adapt to adverse conditions control should be delegated to the greatest extent, like the doctrine of mission-command. Our result shows how to design more robust systems and lays a mathematical foundation for future empirical research.
- Abstract（参考訳）: 生物学的自己組織化システムは人工知能よりも知性が高いか?
もしそうなら、なぜ?
我々はインテリジェンスを適応性として捉え、因果学習の数学的フォーマリズムを用いてこの問題を探求する。
我々は、制御の委譲方法によるシステムの比較を行い、これを計算、生物学的、人間の組織的、経済的なシステムの例と比較する。
生物学的自己組織化のスケールフリーでダイナミックなボトムアップアーキテクチャは、コンピュータの典型的な静的トップダウンアーキテクチャよりも、より効率的な適応を可能にします。
人工知能は、静的で人間工学的な‘スタック’の上に置かれる。
高レベルの抽象化にのみ適応します。
言い換えれば、静的な計算スタックは柔軟性のない官僚主義のようだ。
スタックへの適応を委譲するため、生物学はより「知的な」ものである。
これを多層因果学習(multilayer-causal-learning)と呼ぶ。
生物学的システムの欠陥を継承する。
細胞は集団的な情報構造から単離され、原始的な転写行動に戻ると癌になる。
集団が厳密に拘束されすぎると、がんに類似した状態が生じることを示す。
悪条件に適応するためには、ミッションコマンドの原則のように、制御を最大限に委譲する必要がある。
この結果は、より堅牢なシステムの設計方法を示し、将来の実証研究の数学的基盤を築き上げている。
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