論文の概要: Immersion for AI: Immersive Learning with Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03504v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 11:51:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:31:28.931684
• Title: Immersion for AI: Immersive Learning with Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: AIのための没入型: 人工知能による没入型学習
• Authors: Leonel Morgado,
• Abstract要約: この研究は、人工知能(AI)の観点から、Immersionが意味するところを反映している。 没入型学習理論のレンズを適用して、この新しい視点が認知生態学におけるAIの関与の方法をサポートするかどうかを理解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This work reflects upon what Immersion can mean from the perspective of an Artificial Intelligence (AI). Applying the lens of immersive learning theory, it seeks to understand whether this new perspective supports ways for AI participation in cognitive ecologies. By treating AI as a participant rather than a tool, it explores what other participants (humans and other AIs) need to consider in environments where AI can meaningfully engage and contribute to the cognitive ecology, and what the implications are for designing such learning environments. Drawing from the three conceptual dimensions of immersion - System, Narrative, and Agency - this work reinterprets AIs in immersive learning contexts. It outlines practical implications for designing learning environments where AIs are surrounded by external digital services, can interpret a narrative of origins, changes, and structural developments in data, and dynamically respond, making operational and tactical decisions that shape human-AI collaboration. Finally, this work suggests how these insights might influence the future of AI training, proposing that immersive learning theory can inform the development of AIs capable of evolving beyond static models. This paper paves the way for understanding AI as an immersive learner and participant in evolving human-AI cognitive ecosystems.
• Abstract（参考訳）: この研究は、人工知能(AI)の観点から、Immersionが意味するところを反映している。 没入型学習理論のレンズを適用して、この新しい視点が認知生態学におけるAIの関与の方法をサポートするかどうかを理解する。 ツールではなくAIを参加者として扱うことで、AIが認知生態学に有意義に関与し貢献できる環境で、他の参加者(人間や他のAI)が考慮すべきこと、そしてそのような学習環境を設計する上でどのような意味があるのかを探求する。 システム、ナラティブ、エージェンシーの3つの概念的な側面から引き出されたこの研究は、没入型学習の文脈でAIを再解釈する。 AIは外部のデジタルサービスに囲まれ、データの起源、変化、構造的発展の物語を解釈し、動的に反応し、人間とAIのコラボレーションを形成する運用的および戦術的な決定を下すことができる。 最後に、この研究はこれらの洞察がAIトレーニングの将来に与える影響を示唆し、没入型学習理論が静的モデルを超えて進化できるAIの開発に影響を及ぼす可能性を示唆している。 本稿では,AIを没入型学習者として理解し,人間とAIの認知エコシステムの進化に参画する方法について述べる。

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