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 14:33:10.451276
- 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:
- 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。
関連論文リスト
- Shifting Attention to You: Personalized Brain-Inspired AI Models [3.0128071072792366]
我々は、人間の行動埋め込みとニューラルデータを統合し、認知プロセスと整合するパーソナライズされた脳インスパイアされたモデリングを導入する。
行動データの微調整により、MEGを介して取得した動的表現と間接的に協調しながら、人間の類似性判断を予測する能力が向上する。
我々は、参加者固有のニューラルデータに基づいて個別化されたモデルを訓練し、効果的に個別化されたニューラルダイナミクスをキャプチャした。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-07T04:55:31Z) - Mimicking Human Intuition: Cognitive Belief-Driven Q-Learning [5.960184723807347]
本稿では,主観的信念モデリングをQラーニングフレームワークに統合した認知的信念駆動型Qラーニング(CBDQ)を提案する。
CBDQは、人間のような学習能力と推論能力を持つエージェントを提供することで、意思決定の精度を高める。
各種複雑環境における離散制御ベンチマークタスクについて,提案手法の評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T16:50:29Z) - Emulating Brain-like Rapid Learning in Neuromorphic Edge Computing [3.735012564657653]
デジタルニューロモルフィック技術は、学習の2段階を用いて脳の神経とシナプスの過程をシミュレートする。
イベント駆動型視覚センサデータとIntel Loihiニューロモルフィックプロセッサの塑性ダイナミクスを用いたアプローチを実証する。
提案手法は任意の可塑性モデルで展開可能であり,学習の迅速化と適応を要求される状況に適用可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-28T13:51:52Z) - Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事
従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。
大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z) - 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) - Dual Cognitive Architecture: Incorporating Biases and Multi-Memory
Systems for Lifelong Learning [21.163070161951868]
本稿では,複数のサブシステム,暗黙的かつ明示的な知識表現,帰納的バイアス,マルチメモリシステムを含むDual Cognitive Architecture(DUCA)を紹介する。
DUCAはさまざまな設定やデータセットにまたがって改善を示し、余分な情報を必要とせずにタスクの遅延バイアスを低減している。
分散シフトが困難な場合の生涯学習手法の汎用性をさらに検証するため,ドメイン・インクリメンタル・データセットDN4ILを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-17T15:24:02Z) - Incorporating Neuro-Inspired Adaptability for Continual Learning in
Artificial Intelligence [59.11038175596807]
継続的な学習は、現実世界に強い適応性を持つ人工知能を強化することを目的としている。
既存の進歩は主に、破滅的な忘れを克服するために記憶安定性を維持することに焦点を当てている。
本稿では,学習の可塑性を改善するため,パラメータ分布の古い記憶を適切に減衰させる汎用的手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-29T02:43:58Z) - World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental
Robotics: Frontiers and Challenges [51.92834011423463]
我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。
神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T06:38:14Z) - A brain basis of dynamical intelligence for AI and computational
neuroscience [0.0]
より多くの脳のような能力は、新しい理論、モデル、および人工学習システムを設計する方法を要求するかもしれない。
本稿は,第6回US/NIH BRAIN Initiative Investigators Meetingにおける動的神経科学と機械学習に関するシンポジウムに触発されたものです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-15T19:49:32Z) - Cognitive architecture aided by working-memory for self-supervised
multi-modal humans recognition [54.749127627191655]
人間パートナーを認識する能力は、パーソナライズされた長期的な人間とロボットの相互作用を構築するための重要な社会的スキルです。
ディープラーニングネットワークは最先端の結果を達成し,そのような課題に対処するための適切なツールであることが実証された。
1つの解決策は、ロボットに自己スーパービジョンで直接の感覚データから学習させることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-16T13:50:24Z) - Neuro-symbolic Architectures for Context Understanding [59.899606495602406]
本稿では,データ駆動型アプローチと知識駆動型アプローチの強みを組み合わせたフレームワークとして,ハイブリッドAI手法を提案する。
具体的には、知識ベースを用いて深層ニューラルネットワークの学習過程を導く方法として、ニューロシンボリズムの概念を継承する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-09T15:04:07Z)
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。