Fugu-MT 論文翻訳(概要): Metacognitive AI: Framework and the Case for a Neurosymbolic Approach

論文の概要: Metacognitive AI: Framework and the Case for a Neurosymbolic Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12147v1
Date: Mon, 17 Jun 2024 23:30:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 23:28:06.625937
Title: Metacognitive AI: Framework and the Case for a Neurosymbolic Approach
Title（参考訳）: メタ認知AI:その枠組みとニューロシンボリックアプローチの事例
Authors: Hua Wei, Paulo Shakarian, Christian Lebiere, Bruce Draper, Nikhil Krishnaswamy, Sergei Nirenburg,
Abstract要約: 我々は、TRAPと呼ばれるメタ認知人工知能(AI)を理解するための枠組みを導入する。我々は、これらの局面のそれぞれについて議論し、メタ認知の課題に対処するために、ニューロシンボリックAI(NSAI)をどのように活用できるかを探求する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5441283041944
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Metacognition is the concept of reasoning about an agent's own internal processes and was originally introduced in the field of developmental psychology. In this position paper, we examine the concept of applying metacognition to artificial intelligence. We introduce a framework for understanding metacognitive artificial intelligence (AI) that we call TRAP: transparency, reasoning, adaptation, and perception. We discuss each of these aspects in-turn and explore how neurosymbolic AI (NSAI) can be leveraged to address challenges of metacognition.
Abstract（参考訳）: メタ認知は、エージェントの内部過程を推論する概念であり、もともとは発達心理学の分野で導入された。本稿では,メタ認知を人工知能に適用する概念について考察する。我々は、TRAPと呼ばれるメタ認知人工知能(AI)を理解するための枠組みを導入する。我々は、これらの局面のそれぞれについて議論し、メタ認知の課題に対処するために、ニューロシンボリックAI(NSAI)をどのように活用できるかを探求する。

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