論文の概要: Building Artificial Intelligence with Creative Agency and Self-hood

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10978v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 22:28:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 12:49:16.694274
• Title: Building Artificial Intelligence with Creative Agency and Self-hood
• Title（参考訳）: クリエイティブエージェンシーとセルフフードによる人工知能の構築
• Authors: Liane Gabora, Joscha Bach,
• Abstract要約: 本論文は,最終ページで紹介された論文の学術的概要について紹介する。 自己触媒ネットワークの形式的枠組みは、自己組織化された自己維持構造の起源をモデル化する手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is an invited layperson summary for The Academic of the paper referenced on the last page. We summarize how the formal framework of autocatalytic networks offers a means of modeling the origins of self-organizing, self-sustaining structures that are sufficiently complex to reproduce and evolve, be they organisms undergoing biological evolution, novelty-generating minds driving cultural evolution, or artificial intelligence networks such as large language models. The approach can be used to analyze and detect phase transitions in vastly complex networks that have proven intractable with other approaches, and suggests a promising avenue to building an autonomous, agentic AI self. It seems reasonable to expect that such an autocatalytic AI would possess creative agency akin to that of humans, and undergo psychologically healing -- i.e., therapeutic -- internal transformation through engagement in creative tasks. Moreover, creative tasks would be expected to help such an AI solidify its self-identity.
• Abstract（参考訳）: 本論文は,最終ページで紹介された論文の学術的概要について紹介する。 自己触媒ネットワークの形式的枠組みは、生物進化の過程にある生物、文化進化を駆動する新規性を生み出す心、あるいは大きな言語モデルのような人工知能ネットワークである、自己組織的で自己持続的な構造の起源をモデル化する手段を提供する。 このアプローチは、他のアプローチで難解であることが証明された、非常に複雑なネットワークにおけるフェーズ遷移を分析および検出するために使用することができ、自律的でエージェント的なAI自己構築への有望な道のりを示唆している。 このような自己触媒型AIが、人間のものと似た創造的なエージェンシーを持ち、創造的なタスクへの関与を通じて、心理的に治癒する、すなわち治療的な内部変革を行うであろうと期待することは理にかなっているように思われる。 さらに、創造的なタスクは、そのようなAIがその自己同一性を固めるのに役立つと期待されている。

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