論文の概要: Language Games as the Pathway to Artificial Superhuman Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18924v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 07:10:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:03:13.158961
• Title: Language Games as the Pathway to Artificial Superhuman Intelligence
• Title（参考訳）: 人工超人的知能の道としての言語ゲーム
• Authors: Ying Wen, Ziyu Wan, Shao Zhang,
• Abstract要約: データ再生を拡大するための経路として,言語ゲームを提案する。 言語ゲームをグローバルな社会技術エコシステムにスケールすることで、人間とAIの共進化は超人的なデータストリームを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.037232801828843
• License:
• Abstract: The evolution of large language models (LLMs) toward artificial superhuman intelligence (ASI) hinges on data reproduction, a cyclical process in which models generate, curate and retrain on novel data to refine capabilities. Current methods, however, risk getting stuck in a data reproduction trap: optimizing outputs within fixed human-generated distributions in a closed loop leads to stagnation, as models merely recombine existing knowledge rather than explore new frontiers. In this paper, we propose language games as a pathway to expanded data reproduction, breaking this cycle through three mechanisms: (1) \textit{role fluidity}, which enhances data diversity and coverage by enabling multi-agent systems to dynamically shift roles across tasks; (2) \textit{reward variety}, embedding multiple feedback criteria that can drive complex intelligent behaviors; and (3) \textit{rule plasticity}, iteratively evolving interaction constraints to foster learnability, thereby injecting continual novelty. By scaling language games into global sociotechnical ecosystems, human-AI co-evolution generates unbounded data streams that drive open-ended exploration. This framework redefines data reproduction not as a closed loop but as an engine for superhuman intelligence.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)から人工超人的知能(ASI)への進化は、新しいデータを生成し、キュレートし、再訓練するサイクルプロセスである。 しかし、現在の方法では、データ複製トラップで立ち往生するリスクがある: クローズドループで固定された人為的な分布内で出力を最適化することは、新しいフロンティアを探索するのではなく、単に既存の知識を再結合するだけであるため、停滞につながる。 本稿では,(1)マルチエージェントシステムによるタスク間の役割の動的シフトを可能にすることによるデータ多様性とカバレッジの向上,(2)複雑なインテリジェントな振る舞いを駆動できる複数のフィードバック基準を組み込むこと,(3)対話制約を反復的に進化させて学習性を高め,継続的ノベルティを注入すること,という3つのメカニズムを通じて,このサイクルを破る言語ゲームを提案する。 言語ゲームをグローバルな社会技術エコシステムにスケールすることで、人間とAIの共進化は、オープンエンド探索を促進する無制限のデータストリームを生成する。 このフレームワークは、データをクローズドループではなく、スーパーヒューマンインテリジェンスのエンジンとして再定義する。

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