論文の概要: Capital as Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16314v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 09:05:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 17:56:16.912186
- Title: Capital as Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 人工知能としての資本
- Authors: Cesare Carissimo, Marcin Korecki,
- Abstract要約: 本稿では,歴史的エージェントシステムとしてのCapitalの特徴と,コンピュータサイエンスのツールを用いたCapitalのモデルを提案する。
私たちは、その進化が定量的な最適化プロセスによって駆動される場合、Capitalは人工知能の質を持つことができると主張している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We gather many perspectives on Capital and synthesize their commonalities. We provide a characterization of Capital as a historical agential system and propose a model of Capital using tools from computer science. Our model consists of propositions which, if satisfied by a specific grounding, constitute a valid model of Capital. We clarify the manners in which Capital can evolve. We claim that, when its evolution is driven by quantitative optimization processes, Capital can possess qualities of Artificial Intelligence. We find that Capital may not uniquely represent meaning, in the same way that optimization is not intentionally meaningful. We find that Artificial Intelligences like modern day Large Language Models are a part of Capital. We link our readers to a web-interface where they can interact with a part of Capital.
- Abstract(参考訳): 私たちは、Capitalについて多くの視点を集め、それらの共通点を合成します。
本稿では,歴史的エージェントシステムとしてのCapitalの特徴と,コンピュータサイエンスのツールを用いたCapitalのモデルを提案する。
我々のモデルは、特定の根拠によって満たされた場合、資本の有効なモデルを構成する命題から成り立っている。
資本の進化の仕方を明確にする。
私たちは、その進化が定量的な最適化プロセスによって駆動される場合、Capitalは人工知能の質を持つことができると主張している。
私たちは、最適化が意図的に意味のあるものではないのと同じように、Capitalが独自に意味を表現していないかもしれないことに気付きました。
現代のLarge Language Modelsのような人工知能は、Capitalの一部です。
私たちは読者をWebインターフェースにリンクし、Capitalの一部と対話できるようにしています。
関連論文リスト
- Augmenting Minds or Automating Skills: The Differential Role of Human Capital in Generative AI's Impact on Creative Tasks [4.39919134458872]
ジェネレーティブAIは、創造的な仕事を急速に作り直し、その受益者や社会的意味について批判的な疑問を提起している。
この研究は、創造的タスクにおいて、生成的AIが様々な形態の人的資本とどのように相互作用するかを探求することによって、一般的な仮定に挑戦する。
AIはクリエイティブツールへのアクセスを民主化するが、同時に認知的不平等を増幅する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T08:27:14Z) - Economic Anthropology in the Era of Generative Artificial Intelligence [0.5931391729558287]
この研究は、C.A.L.L.O.N.(Conventionally Averated Late Liberal Ontology)とM.A.U.S.(More Accurate Understanding of Society and its Symbols)の2つのAIモデルを紹介した。
この研究は、人類学的な訓練がLLMの多様な経済システムや概念を認識する能力をいかに強化するかを強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-20T00:27:33Z) - Hype, Sustainability, and the Price of the Bigger-is-Better Paradigm in AI [67.58673784790375]
AIパラダイムは、科学的に脆弱なだけでなく、望ましくない結果をもたらすものだ、と私たちは主張する。
第一に、計算要求がモデルの性能よりも早く増加し、不合理な経済要求と不均等な環境フットプリントにつながるため、持続可能ではない。
第二に、健康、教育、気候などの重要な応用は別として、他人を犠牲にして特定の問題に焦点をあてることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-21T14:43:54Z) - AI and Social Theory [0.0]
我々は、人工知能(AI)が意味するものを定義することから始まる、AI駆動型社会理論のプログラムをスケッチする。
そして、AIベースのモデルがデジタルデータの可用性を増大させ、予測力に基づいて異なる社会的理論の有効性をテストするためのモデルを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-07T12:26:16Z) - Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。
本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T16:09:56Z) - MMToM-QA: Multimodal Theory of Mind Question Answering [80.87550820953236]
心の理論 (ToM) は人間レベルの社会知能を持つ機械を開発する上で不可欠な要素である。
最近の機械学習モデル、特に大きな言語モデルは、ToM理解のいくつかの側面を示しているようだ。
一方、ヒューマンToMはビデオやテキストの理解以上のものです。
人は、利用可能なデータから抽出された概念的表現に基づいて、他人の心について柔軟に推論することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T18:59:24Z) - Brain in a Vat: On Missing Pieces Towards Artificial General
Intelligence in Large Language Models [83.63242931107638]
本稿では,知的エージェントの4つの特徴について述べる。
実世界の物体との活発な関わりは、概念的表現を形成するためのより堅牢な信号をもたらすと我々は主張する。
我々は、人工知能分野における将来的な研究の方向性を概説して結論付ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-07T13:58:16Z) - Artificial Intelligence Technology analysis using Artificial
Intelligence patent through Deep Learning model and vector space model [0.1933681537640272]
本稿では,人工知能技術分析のための人工知能特許データセットを用いた要素内キーワード分析手法を提案する。
実世界の問題に対して,提案モデルをどのように適用できるかを示すために,人工知能特許データの収集と解析を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-08T00:10:49Z) - WenLan 2.0: Make AI Imagine via a Multimodal Foundation Model [74.4875156387271]
我々は,膨大なマルチモーダル(視覚的・テキスト的)データを事前学習した新しい基礎モデルを開発する。
そこで本研究では,様々な下流タスクにおいて,最先端の成果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T12:25:21Z) - Conceptual Modeling and Artificial Intelligence: Mutual Benefits from
Complementary Worlds [0.0]
これまでのところ、主に分離されたCMとAIの分野にアプローチする2つの交差点に取り組むことに興味があります。
このワークショップでは、(一)概念モデリング(CM)がAIにどのような貢献ができるのか、(一)その逆の方法で、多様体相互利益を実現することができるという仮定を取り入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-16T18:42:09Z) - Learning from Learning Machines: Optimisation, Rules, and Social Norms [91.3755431537592]
経済的な実体の行動に最も類似したAIの領域は道徳的に良い意思決定の領域であるようだ。
近年のAIにおけるディープラーニングの成功は、そのような問題を解決するための明示的な仕様よりも暗黙的な仕様の方が優れていることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-29T17:42:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。