論文の概要: The Philosophical Foundations of Growing AI Like A Child

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10742v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 09:47:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:02.773920
• Title: The Philosophical Foundations of Growing AI Like A Child
• Title（参考訳）: 子どものようにAIを成長させる哲学的基礎
• Authors: Dezhi Luo, Yijiang Li, Hokin Deng,
• Abstract要約: 本稿では,人間と機械の認知発達の相違から生じる課題について論じる。 人間の中核知識の実証的な証拠を探究し、言語モデルがそれを取得できない理由を分析し、この制限は固有のアーキテクチャ上の制約ではないと主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Despite excelling in high-level reasoning, current language models lack robustness in real-world scenarios and perform poorly on fundamental problem-solving tasks that are intuitive to humans. This paper argues that both challenges stem from a core discrepancy between human and machine cognitive development. While both systems rely on increasing representational power, the absence of core knowledge-foundational cognitive structures in humans-prevents language models from developing robust, generalizable abilities, where complex skills are grounded in simpler ones within their respective domains. It explores empirical evidence of core knowledge in humans, analyzes why language models fail to acquire it, and argues that this limitation is not an inherent architectural constraint. Finally, it outlines a workable proposal for systematically integrating core knowledge into future multi-modal language models through the large-scale generation of synthetic training data using a cognitive prototyping strategy.
• Abstract（参考訳）: 高レベルの推論が優れているにもかかわらず、現在の言語モデルは現実世界のシナリオでは堅牢性が欠如し、人間にとって直感的な基本的な問題解決タスクでは不十分である。 本稿では,人間と機械の認知発達の相違から生じる課題について論じる。 どちらのシステムも表現力の増大に頼っているが、人間の言語モデルにおける中核的な知識-基礎的認知構造が欠如していることは、複雑なスキルがそれぞれのドメイン内でより単純なものに根ざしている、堅牢で一般化可能な能力の発達を防いでいる。 人間の中核知識の実証的な証拠を探究し、言語モデルがそれを取得できない理由を分析し、この制限は固有のアーキテクチャ上の制約ではないと主張する。 最後に、認知的プロトタイピング戦略を用いて、大規模に合成トレーニングデータを生成することにより、コア知識を将来のマルチモーダル言語モデルに体系的に統合する実行可能な提案を概説する。

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