論文の概要: Cognitive AI framework: advances in the simulation of human thought

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04259v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 17:43:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.88944
• Title: Cognitive AI framework: advances in the simulation of human thought
• Title（参考訳）: 認知AIフレームワーク:人間の思考のシミュレーションの進歩
• Authors: Rommel Salas-Guerra,
• Abstract要約: Human Cognitive Simulation Frameworkは、人間の認知能力を人工知能システムに統合する大きな進歩を表している。 短期記憶(会話コンテキスト)、長期記憶(対話コンテキスト)、高度な認知処理、効率的な知識管理を融合することにより、コンテキストコヒーレンスと永続的なデータストレージを確保する。 このフレームワークは、継続的学習アルゴリズム、持続可能性、マルチモーダル適応性に関する将来の研究の基礎を築き、Cognitive AIを新興分野におけるトランスフォーメーションモデルとして位置づけている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The Human Cognitive Simulation Framework represents a significant advancement in integrating human cognitive capabilities into artificial intelligence systems. By merging short-term memory (conversation context), long-term memory (interaction context), advanced cognitive processing, and efficient knowledge management, it ensures contextual coherence and persistent data storage, enhancing personalization and continuity in human-AI interactions. The framework employs a unified database that synchronizes these contexts while incorporating logical, creative, and analog processing modules inspired by human brain hemispheric functions to perform structured tasks and complex inferences. Dynamic knowledge updates enable real-time integration, improving adaptability and fostering applications in education, behavior analysis, and knowledge management. Despite its potential to process vast data volumes and enhance user experience, challenges remain in scalability, cognitive bias mitigation, and ethical compliance. This framework lays the foundation for future research in continuous learning algorithms, sustainability, and multimodal adaptability, positioning Cognitive AI as a transformative model in emerging fields.
• Abstract（参考訳）: Human Cognitive Simulation Frameworkは、人間の認知能力を人工知能システムに統合する大きな進歩を表している。 短期記憶(会話コンテキスト)、長期記憶(対話コンテキスト)、高度な認知処理、効率的な知識管理を組み合わせることで、コンテキストコヒーレンスと永続的なデータストレージを確保し、人間とAIのインタラクションにおけるパーソナライゼーションと継続性を高める。 このフレームワークは、これらのコンテキストを同期する統一データベースを使用し、人間の脳半球関数にインスパイアされた論理的、創造的、アナログ処理モジュールを組み込んで、構造化されたタスクや複雑な推論を実行する。 動的知識更新は、リアルタイムの統合、適応性の向上、教育、行動分析、知識管理における応用の促進を可能にする。 膨大なデータ量を処理し、ユーザエクスペリエンスを向上する可能性にもかかわらず、スケーラビリティ、認知バイアス軽減、倫理的コンプライアンスは依然として課題である。 このフレームワークは、継続的学習アルゴリズム、持続可能性、マルチモーダル適応性に関する将来の研究の基礎を築き、Cognitive AIを新興分野におけるトランスフォーメーションモデルとして位置づけている。

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