Fugu-MT 論文翻訳(概要): From Manifestations to Cognitive Architectures: a Scalable Framework

論文の概要: From Manifestations to Cognitive Architectures: a Scalable Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09823v2
Date: Mon, 30 Sep 2024 09:05:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-01 22:00:08.803356
Title: From Manifestations to Cognitive Architectures: a Scalable Framework
Title（参考訳）: 設計から認知アーキテクチャへ:スケーラブルなフレームワーク
Authors: Alfredo Ibias, Guillem Ramirez-Miranda, Enric Guinovart, Eduard Alarcon,
Abstract要約: 本稿では,現実を情報源として解釈する新しい手法を提案する。このフレームワークは、Long Term MemoryやWorking Memoryといった、古典的な認知アーキテクチャの要素を構築することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6563873893593826
License:
Abstract: The Artificial Intelligence field is flooded with optimisation methods. In this paper, we change the focus to developing modelling methods with the aim of getting us closer to Artificial General Intelligence. To do so, we propose a novel way to interpret reality as an information source, that is later translated into a computational framework able to capture and represent such information. This framework is able to build elements of classical cognitive architectures, like Long Term Memory and Working Memory, starting from a simple primitive that only processes Spatial Distributed Representations. Moreover, it achieves such level of verticality in a seamless scalable hierarchical way.
Abstract（参考訳）: 人工知能分野は最適化手法で溢れている。本稿では,人工知能に近づくことを目的としたモデリング手法の開発に焦点を移す。そこで本稿では,現実を情報源として解釈する新たな手法を提案する。このフレームワークは、空間分散表現のみを処理する単純なプリミティブから始まるLong Term MemoryやWorking Memoryのような、古典的な認知アーキテクチャの要素を構築することができる。さらに、シームレスでスケーラブルな階層的な方法で、このような垂直性を実現する。

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