論文の概要: Generative midtended cognition and Artificial Intelligence. Thinging with thinging things
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06812v1
- Date: Mon, 11 Nov 2024 09:14:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:13:05.949405
- Title: Generative midtended cognition and Artificial Intelligence. Thinging with thinging things
- Title(参考訳): 物ごとの薄型化
- Authors: Xabier E. Barandiaran, Marta Pérez-Verdugo,
- Abstract要約: 生成中間認知(generative Midtended cognition)は、生成AIと人間の認知の統合を探求する。
生成的(generative)"という言葉は、AIが構造的出力を反復的に生成する能力を反映し、"再帰的(midtended)"はプロセスの潜在的なハイブリッド(人間-AI)の性質をキャプチャする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This paper introduces the concept of ``generative midtended cognition'', exploring the integration of generative AI with human cognition. The term "generative" reflects AI's ability to iteratively produce structured outputs, while "midtended" captures the potential hybrid (human-AI) nature of the process. It stands between traditional conceptions of intended creation, understood directed from within, and extended processes that bring exo-biological processes into the creative process. We examine current generative technologies (based on multimodal transformer architectures typical of large language models like ChatGPT), to explain how they can transform human cognitive agency beyond what standard theories of extended cognition can capture. We suggest that the type of cognitive activity typical of the coupling between a human and generative technologies is closer (but not equivalent) to social cognition than to classical extended cognitive paradigms. Yet, it deserves a specific treatment. We provide an explicit definition of generative midtended cognition in which we treat interventions by AI systems as constitutive of the agent's intentional creative processes. Furthermore, we distinguish two dimensions of generative hybrid creativity: 1. Width: captures the sensitivity of the context of the generative process (from the single letter to the whole historical and surrounding data), 2. Depth: captures the granularity of iteration loops involved in the process. Generative midtended cognition stands in the middle depth between conversational forms of cognition in which complete utterances or creative units are exchanged, and micro-cognitive (e.g. neural) subpersonal processes. Finally, the paper discusses the potential risks and benefits of widespread generative AI adoption, including the challenges of authenticity, generative power asymmetry, and creative boost or atrophy.
- Abstract(参考訳): 本稿では,「生成的中性認知」の概念を紹介し,生成的AIと人間の認知の統合を探求する。
生成(generative)"という言葉は、AIが構造的出力を反復的に生成する能力を反映し、"再検討(midtended)"はプロセスの潜在的なハイブリッド(人間-AI)の性質をキャプチャする。
意図された創造という伝統的な概念は、内面から理解され、創造的なプロセスに外生的プロセスをもたらす拡張プロセスとの間にある。
現在の生成技術(ChatGPTのような大規模言語モデルに典型的なマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャに基づく)を検証し、人間の認知エージェントを、拡張認知の標準理論が捉えることができるものを超えて、どのように変換できるかを説明する。
認知活動のタイプは,従来の認知パラダイムよりも社会的認知に近い(同等ではないが)ことが示唆された。
しかし、それは特定の治療に値する。
我々は、エージェントの意図的な創造プロセスを構成するものとして、AIシステムによる介入を扱う、生成中間認知の明示的な定義を提供する。
さらに、生成的ハイブリッドクリエイティビティの2つの次元を区別する。
1.幅:生成過程の文脈(単一文字から歴史的及び周辺データ全体)の感度をキャプチャする。
2. 深さ: プロセスに関わるイテレーションループの粒度をキャプチャする。
生成的中性認知は、完全な発話や創造的単位が交換される会話形態の認知と、マイクロ認知(例えばニューラル)のサブパーソナライズプロセスの中間に位置する。
最後に、信頼度、生成力非対称性、創造力増強または萎縮などの課題を含む、広範囲にわたる生成AI導入の潜在的なリスクとメリットについて論じる。
関連論文リスト
- Combining Cognitive and Generative AI for Self-explanation in Interactive AI Agents [1.1259354267881174]
本研究では、VERAのような対話型AIエージェントの自己説明のための認知AIと生成AIの収束について検討する。
認知AIの観点から、我々はVERAに、タスク-メソッド-知識(TMK)言語で表される独自の設計、知識、推論の機能モデルを与える。
生成AIの観点からは、ChatGPT、LangChain、Chain-of-Thoughtを使用して、VERA TMKモデルに基づいたユーザの質問に答える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-25T18:46:11Z) - Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。
AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T08:49:12Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T21:20:17Z) - A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。
我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T23:28:48Z) - Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents [91.3755431537592]
本稿では,認知機能構築への進化的アプローチについて考察する。
本稿では,シンボル創発問題に基づくエージェントの進化を保証する認知アーキテクチャについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T12:41:32Z) - Subverting machines, fluctuating identities: Re-learning human
categorization [1.3106063755117399]
AI研究におけるデフォルトパラダイムは、離散的で静的な重要な属性を持つアイデンティティを想定している。
対照的に、批判理論における思考のストランドは、自己同一性の概念を可鍛性として示し、相互作用を通して完全に構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T03:09:25Z) - Neurocompositional computing: From the Central Paradox of Cognition to a
new generation of AI systems [120.297940190903]
AIの最近の進歩は、限られた形態のニューロコンフォメーションコンピューティングの使用によってもたらされている。
ニューロコンポジションコンピューティングの新しい形式は、より堅牢で正確で理解しやすいAIシステムを生み出します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T18:00:10Z) - Seeding Diversity into AI Art [1.393683063795544]
生成的敵ネットワーク(GAN)は、1つのイメージを真空で生成するが、製品が以前作成されたものとどのように異なるかという新しい概念は欠如している。
進化的アルゴリズムの新規性保存機構をGANの力と組み合わせたアルゴリズムが、創造的プロセスを善で斬新な出力へと意図的に導くことができると想定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T10:40:52Z) - Human in the Loop for Machine Creativity [0.0]
我々は、創造的アプリケーションのための既存のHuman-in-the-loop(HITL)アプローチを概念化する。
モデル,インターフェース,機械の創造性に対する長期的影響について検討し,考察する。
テキスト,視覚,音,その他の情報を結合し,人や環境の自動解析を行うマルチモーダルHITLプロセスを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T15:42:18Z) - Machine Common Sense [77.34726150561087]
機械の常識は、人工知能(AI)において広範で潜在的に無拘束な問題のままである
本稿では、対人インタラクションのようなドメインに焦点を当てたコモンセンス推論のモデル化の側面について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T13:59:47Z)
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。