Fugu-MT 論文翻訳(概要): Is there a future for AI without representation?

論文の概要: Is there a future for AI without representation?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18955v1
Date: Tue, 18 Mar 2025 12:13:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-30 06:39:02.583439
Title: Is there a future for AI without representation?
Title（参考訳）: 表現のないAIの未来はあるのか?
Authors: Vincent C. Müller,
Abstract要約: 本稿では,汎用表現のないAIの展望とロドニー・ブルックスの提案について検討する。ブルックスの提案の特徴は、知的エージェントにおける中央制御の拒絶である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: This paper investigates the prospects of AI without representation in general, and the proposals of Rodney Brooks in particular. What turns out to be characteristic of Brooks' proposal is the rejection of central control in intelligent agents; his systems has as much or as little representation as traditional AI. The traditional view that representation is necessary for intelligence presupposes that intelligence requires central control. However, much of recent cognitive science suggests that we should dispose of the image of intelligent agents as central representation processors. If this paradigm shift is achieved, Brooks' proposal for non-centralized cognition without representation appears promising for full-blown intelligent agents - though not for conscious agents and thus not for human-like AI.
Abstract（参考訳）: 本稿では,汎用表現のないAIの可能性,特にロドニー・ブルックスの提案について検討する。ブルックスの提案の特徴は、知的エージェントにおける中央制御の拒絶である。インテリジェンスにとって表現が不可欠であるという伝統的な見解は、インテリジェンスには中央制御が必要であることを前提としている。しかし、近年の認知科学の多くは、インテリジェントエージェントのイメージを中央表現プロセッサとして処理すべきであることを示唆している。このパラダイムシフトが達成されれば、Brooks氏の提唱する、表現のない非集中的認知は、完全な知的エージェントには有望であるように見える。

関連論文リスト

Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
AIシステムは知恵を欠いている。 AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z)
Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z)
Artificial General Intelligence (AGI)-Native Wireless Systems: A Journey Beyond 6G [58.440115433585824]
デジタルツイン(DT)のようなサービスをサポートする将来の無線システムの構築は、メタサーフェスのような従来の技術への進歩を通じて達成することが困難である。人工知能(AI)ネイティブネットワークは、無線技術のいくつかの制限を克服することを約束する一方で、開発は依然としてニューラルネットワークのようなAIツールに依存している。本稿では、AIネイティブ無線システムの概念を再考し、それらを人工知能(AGI)ネイティブシステムに変換するために必要な共通感覚を取り入れた。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-29T04:51:05Z)
Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
Reflective Artificial Intelligence [2.7412662946127755]
人間の心が以前この活動に持ち込んだであろう多くの重要な性質は、AIには全く欠落している。人間がタスクにもたらす中核的な特徴は、リフレクションである。しかし、この能力は、現在の主流AIには全く欠落している。本稿では、リフレクティブAIがどのようなものになるかを尋ねる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-25T20:50:26Z)
On Avoiding Power-Seeking by Artificial Intelligence [93.9264437334683]
私たちは、非常にインテリジェントなAIエージェントの振る舞いと人間の関心を協調する方法を知りません。私は、世界に限られた影響を与え、自律的に力を求めないスマートAIエージェントを構築できるかどうか調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-23T16:56:21Z)
Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
An argument for the impossibility of machine intelligence [0.0]
AIの担い手になり得るエージェント(デバイス)とは何かを定義する。我々は「知性の主流」の定義が弱すぎて、昆虫に知性を割り当てる際に関係するものを捉えることができないことを示した。私たちは、この定義によって知能の担い手となるために、AIエージェントが保持しなければならない特性を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-20T08:54:48Z)
Thinking Fast and Slow in AI: the Role of Metacognition [35.114607887343105]
最先端のAIには、(人間)インテリジェンスの概念に自然に含まれる多くの能力がない。私たちは、人間がこれらの能力を持つことができるメカニズムをよりよく研究することで、これらの能力でAIシステムを構築する方法を理解するのに役立ちます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-05T06:05:38Z)
Modelos din\^amicos aplicados \`a aprendizagem de valores em intelig\^encia artificial [0.0]
この地域の数人の研究者が、人間と環境の保存のための堅牢で有益な、安全なAIの概念を開発した。人工知能エージェントが人間の価値観に合わせた価値を持っていることは、最も重要である。おそらくこの難しさは、認知的手法を使って価値を表現するという問題に対処する方法から来ています。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-30T00:56:11Z)
Dynamic Cognition Applied to Value Learning in Artificial Intelligence [0.0]
この分野の数人の研究者が、堅牢で有益で安全な人工知能の概念を開発しようとしている。人工知能エージェントが人間の価値観に合わせた価値を持っていることは、最も重要である。この問題に対する可能なアプローチは、SEDのような理論モデルを使用することである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-12T03:58:52Z)

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。