論文の概要: Large Language Models and Cognitive Science: A Comprehensive Review of Similarities, Differences, and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02387v6
• Date: Wed, 11 Dec 2024 04:12:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:08.884814
• Title: Large Language Models and Cognitive Science: A Comprehensive Review of Similarities, Differences, and Challenges
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと認知科学 : 類似性・相違・課題の包括的考察
• Authors: Qian Niu, Junyu Liu, Ziqian Bi, Pohsun Feng, Benji Peng, Keyu Chen, Ming Li, Lawrence KQ Yan, Yichao Zhang, Caitlyn Heqi Yin, Cheng Fei, Tianyang Wang, Yunze Wang, Silin Chen, Ming Liu,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models(LLM)と認知科学の交わりについて概観する。 我々は,LLMの認知能力を評価する手法を分析し,認知モデルとしての可能性について議論する。 我々はLLMの認知バイアスと限界を評価し,その性能向上手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.739357670600102
• License:
• Abstract: This comprehensive review explores the intersection of Large Language Models (LLMs) and cognitive science, examining similarities and differences between LLMs and human cognitive processes. We analyze methods for evaluating LLMs cognitive abilities and discuss their potential as cognitive models. The review covers applications of LLMs in various cognitive fields, highlighting insights gained for cognitive science research. We assess cognitive biases and limitations of LLMs, along with proposed methods for improving their performance. The integration of LLMs with cognitive architectures is examined, revealing promising avenues for enhancing artificial intelligence (AI) capabilities. Key challenges and future research directions are identified, emphasizing the need for continued refinement of LLMs to better align with human cognition. This review provides a balanced perspective on the current state and future potential of LLMs in advancing our understanding of both artificial and human intelligence.
• Abstract（参考訳）: この総合的なレビューでは、LLMと人間の認知過程の類似点と相違点について、Large Language Models(LLM)と認知科学の交わりについて考察する。 我々は,LLMの認知能力を評価する手法を分析し,認知モデルとしての可能性について議論する。 このレビューでは、認知科学研究で得られた知見を取り上げ、様々な認知分野におけるLLMの応用を取り上げている。 我々はLLMの認知バイアスと限界を評価し,その性能向上手法を提案する。 LLMと認知アーキテクチャの統合について検討し、人工知能(AI)能力を向上するための有望な道を明らかにする。 主要な課題と今後の研究方向が特定され、人間の認知とよりよく整合するLLMの継続的な改良の必要性を強調している。 このレビューは、人工知能と人間の知性の両方の理解を深める上で、LLMの現状と将来の可能性について、バランスのとれた視点を提供する。

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