論文の概要: System 0/1/2/3: Quad-process theory for multi-timescale embodied collective cognitive systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06138v2
- Date: Thu, 13 Mar 2025 23:45:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:03:03.038120
- Title: System 0/1/2/3: Quad-process theory for multi-timescale embodied collective cognitive systems
- Title(参考訳): システム0/1/2/3: マルチタイムエンボディ型認知システムのための準プロセス理論
- Authors: Tadahiro Taniguchi, Yasushi Hirai, Masahiro Suzuki, Shingo Murata, Takato Horii, Kazutoshi Tanaka,
- Abstract要約: 本稿では、認知のクアッドプロセスモデルを用いて、システム0/1/2/3フレームワークを二重プロセス理論の拡張として紹介する。
我々は、認知の多様な時間的ダイナミクスを統一するために、マルチスケールの時間理論を採用することにより、ベルクソンの哲学の中でこのモデルを文脈化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.195073658696618
- License:
- Abstract: This paper introduces the System 0/1/2/3 framework as an extension of dual-process theory, employing a quad-process model of cognition. Expanding upon System 1 (fast, intuitive thinking) and System 2 (slow, deliberative thinking), we incorporate System 0, which represents pre-cognitive embodied processes, and System 3, which encompasses collective intelligence and symbol emergence. We contextualize this model within Bergson's philosophy by adopting multi-scale time theory to unify the diverse temporal dynamics of cognition. System 0 emphasizes morphological computation and passive dynamics, illustrating how physical embodiment enables adaptive behavior without explicit neural processing. Systems 1 and 2 are explained from a constructive perspective, incorporating neurodynamical and AI viewpoints. In System 3, we introduce collective predictive coding to explain how societal-level adaptation and symbol emergence operate over extended timescales. This comprehensive framework ranges from rapid embodied reactions to slow-evolving collective intelligence, offering a unified perspective on cognition across multiple timescales, levels of abstraction, and forms of human intelligence. The System 0/1/2/3 model provides a novel theoretical foundation for understanding the interplay between adaptive and cognitive processes, thereby opening new avenues for research in cognitive science, AI, robotics, and collective intelligence.
- Abstract(参考訳): 本稿では、認知のクアッドプロセスモデルを用いて、システム0/1/2/3フレームワークを二重プロセス理論の拡張として紹介する。
システム1(高速で直感的な思考)とシステム2(スローで熟考的な思考)を基盤として、認知前実施プロセスを表すシステム0と、集団知性とシンボルの出現を包含するシステム3を組み込んだ。
我々は、認知の多様な時間的ダイナミクスを統一するために、マルチスケールの時間理論を採用することにより、ベルクソンの哲学の中でこのモデルを文脈化する。
System 0はモルフォロジー計算と受動力学を強調し、物理的実施が明示的なニューラル処理なしで適応的な振る舞いを実現する方法を示している。
システム1と2は構築的な視点から説明され、神経力学とAIの視点が組み込まれている。
システム3では,社会レベルの適応とシンボルの出現が拡張時間スケールでどのように動作するかを説明するために,集合予測符号化を導入する。
この包括的枠組みは、迅速に具現化された反応からゆっくり進化する集団知能まで、複数の時間スケール、抽象レベル、人間の知能の形式にわたる認知の統一的な視点を提供する。
System 0/1/2/3モデルは、適応的プロセスと認知的プロセスの間の相互作用を理解するための新しい理論基盤を提供し、それによって認知科学、AI、ロボティクス、および集団知性の研究のための新たな道を開く。
関連論文リスト
- The brain versus AI: World-model-based versatile circuit computation underlying diverse functions in the neocortex and cerebellum [0.0]
脳とAIの類似点と収束進化を同定する。
確立した神経科学理論を統合する新しい理論を提案する。
私たちの体系的なアプローチ、洞察、理論は、脳を理解するための画期的な進歩を約束します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T04:05:43Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T05:20:57Z) - Discrete, compositional, and symbolic representations through attractor dynamics [51.20712945239422]
我々は,思考の確率的言語(PLoT)に似た認知過程をモデル化するために,アトラクタダイナミクスを記号表現と統合した新しいニューラルシステムモデルを導入する。
我々のモデルは、連続表現空間を、事前定義されたプリミティブに頼るのではなく、教師なし学習を通じて、記号系の意味性と構成性の特徴を反映する、記号列に対応する引き付け状態を持つ離散盆地に分割する。
このアプローチは、認知操作の複雑な双対性を反映したより包括的なモデルを提供する、AIにおける表現力の証明された神経弁別可能な基質であるニューラルダイナミクスを通じて、シンボル処理とサブシンボル処理の両方を統合する統一的なフレームワークを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T05:40:56Z) - The dynamics of belief: continuously monitoring and visualising complex
systems [0.0]
人間のコンテキストにおけるAIの台頭は、自動化されたシステムに対する新たな要求を透明で説明可能なものにします。
我々は、複雑な人間の文脈でデジタルシステムを考えるための理論的枠組みを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-11T11:51:35Z) - Improving Coherence and Consistency in Neural Sequence Models with
Dual-System, Neuro-Symbolic Reasoning [49.6928533575956]
我々は、神経系1と論理系2の間を仲介するために神経推論を用いる。
強靭なストーリー生成とグラウンドド・インストラクション・フォローリングの結果、このアプローチは神経系世代におけるコヒーレンスと精度を高めることができることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-06T17:59:49Z) - Towards a Predictive Processing Implementation of the Common Model of
Cognition [79.63867412771461]
本稿では,ニューラル生成符号化とホログラフィック連想記憶に基づく認知モデルの実装について述べる。
提案システムは,多様なタスクから継続的に学習し,大規模に人的パフォーマンスをモデル化するエージェントを開発するための基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-15T22:55:23Z) - The Evolution of Concept-Acquisition based on Developmental Psychology [4.416484585765028]
知識に基づく人工知能システムの性能向上の鍵は、豊富な意味を持つ概念システムである。
概念を表現し、概念システムを構築する新しい方法を見つけることは、多くのインテリジェントシステムの性能を大幅に向上させる。
発達心理学は、人間の行動レベルで概念獲得の過程を注意深く観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T01:57:24Z) - Towards a Neural Model for Serial Order in Frontal Cortex: a Brain
Theory from Memory Development to Higher-Level Cognition [53.816853325427424]
そこで本研究では,未熟な前頭前野 (PFC) が側頭葉信号の階層的パターンを検出する主要な機能を利用していることを提案する。
我々の仮説では、PFCは順序パターンの形で時間的配列の階層構造を検出し、それらを脳の異なる部分で階層的に情報をインデックスするために利用する。
これにより、抽象的な知識を操作し、時間的に順序付けられた情報を計画するための言語対応の脳にツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T14:29:51Z) - 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) - Controlling Recurrent Neural Networks by Conceptors [0.5439020425818999]
本稿では, 非線形力学と概念抽象と論理の基本原理を結合した, 概念論という, 神経力学の機構を提案する。
単一のニューラルネットワーク内の多数の動的パターンを学習、保存、抽象化、フォーカス、モーフィック、一般化、デノイズ化、認識することが可能になります。
論文 参考訳(メタデータ) (2014-03-13T18:58:37Z)
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。