論文の概要: Theoretical Foundations for Semantic Cognition in Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.21218v1
- Date: Tue, 29 Apr 2025 23:10:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.570675
- Title: Theoretical Foundations for Semantic Cognition in Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人工知能におけるセマンティック認知の理論基礎
- Authors: Sebastian Dumbrava,
- Abstract要約: モノグラフは、構造化セマンティックステートとしての信念の形式的モデリングを基礎とした、人工知能のためのモジュラー認知アーキテクチャを提供する。
信念状態は、操作者が同化、抽象化、無効化、メモリ、イントロスペクションを可能にするナビゲート可能な多様体に埋め込まれた言語表現の動的アンサンブルとして定義される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This monograph presents a modular cognitive architecture for artificial intelligence grounded in the formal modeling of belief as structured semantic state. Belief states are defined as dynamic ensembles of linguistic expressions embedded within a navigable manifold, where operators enable assimilation, abstraction, nullification, memory, and introspection. Drawing from philosophy, cognitive science, and neuroscience, we develop a layered framework that enables self-regulating epistemic agents capable of reflective, goal-directed thought. At the core of this framework is the epistemic vacuum: a class of semantically inert cognitive states that serves as the conceptual origin of belief space. From this foundation, the Null Tower arises as a generative structure recursively built through internal representational capacities. The theoretical constructs are designed to be implementable in both symbolic and neural systems, including large language models, hybrid agents, and adaptive memory architectures. This work offers a foundational substrate for constructing agents that reason, remember, and regulate their beliefs in structured, interpretable ways.
- Abstract（参考訳）: このモノグラフは、構造化セマンティックステートとしての信念の形式的モデリングを基礎とした、人工知能のためのモジュラー認知アーキテクチャを提供する。
信念状態は、操作者が同化、抽象化、無効化、メモリ、イントロスペクションを可能にするナビゲート可能な多様体に埋め込まれた言語表現の動的アンサンブルとして定義される。
哲学,認知科学,神経科学を参考に,自己制御型てんかん薬を反射的,目標指向の思考に応用できる階層的枠組みを構築した。
この枠組みの核心は、認識真空(e epistemic vacuum)、つまり、信念空間の概念的起源として機能する意味的に不活性な認知状態のクラスである。
この基礎から、Null Towerは内部表現能力を通じて再帰的に構築された生成構造として出現する。
理論構造は、大きな言語モデル、ハイブリッドエージェント、適応メモリアーキテクチャを含む、象徴的およびニューラルネットワークの両方で実装できるように設計されている。
この研究は、構造的、解釈可能な方法で彼らの信念を推論し、記憶し、規制するエージェントを構築するための基礎的な基盤を提供する。
関連論文リスト
- Cognitive Silicon: An Architectural Blueprint for Post-Industrial Computing Systems [0.0]
本稿では2035年に向けて提案された仮想的なフルスタックアーキテクチャフレームワークについて,認知コンピューティングシステム設計の軌道を探究する。
提案したアーキテクチャは、シンボリックなスキャフォールディング、管理されたメモリ、実行時のモラルコヒーレンス、シリコンとセマンティック層間のアライメント対応実行を統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-23T11:24:30Z) - Toward the Axiomatization of Intelligence: Structure, Time, and Existence [0.0]
本研究では,メタフレームワーク内での知能の公理的定義を構築することを目的とする。
我々は、宇宙の集合論的な表現を知性が存在する領域として定式化する。
我々は、その知性、構造的特性、生物学的妥当性の3つの例を比較し、解釈する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T12:55:37Z) - Function Alignment: A New Theory of Mind and Intelligence, Part I: Foundations [0.0]
本稿では,心と知性の新たな理論である機能アライメントを紹介する。
意味、解釈、類推が階層表現間の相互作用からどのように現れるかを明確にモデル化する。
それはしばしば、計算アーキテクチャ、心理学理論、さらには禅のような観念的伝統を結びつけて、規律を分割する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-27T02:59:01Z) - Human-like conceptual representations emerge from language prediction [72.5875173689788]
大規模言語モデル(LLMs)は、言語データに対する次世代の予測を通じてのみ訓練され、顕著な人間的な振る舞いを示す。
これらのモデルは、人間に似た概念を発達させ、もしそうなら、そのような概念はどのように表現され、組織化されるのか?
以上の結果から,LLMは言語記述から他の概念に関する文脈的手がかりに関して柔軟に概念を導出できることが示唆された。
これらの結果は、構造化された人間のような概念表現が、現実世界の接地なしに言語予測から自然に現れることを証明している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-21T23:54:17Z) - A Recursive Bateson-Inspired Model for the Generation of Semantic Formal
Concepts from Spatial Sensory Data [77.34726150561087]
本稿では,複雑な感覚データから階層構造を生成するための記号のみの手法を提案する。
このアプローチは、概念や概念の創始の鍵としてのバテソンの差異の概念に基づいている。
このモデルは、トレーニングなしでかなりリッチだが人間に読まれる概念表現を生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-16T15:59:13Z) - From Word Models to World Models: Translating from Natural Language to
the Probabilistic Language of Thought [124.40905824051079]
言語インフォームド・シンキングのための計算フレームワークである「構成」を合理的に提案する。
我々は、自然言語から確率論的思考言語への文脈感応的なマッピングとして、言語の意味を定式化する。
LLMは、現実的に適切な言語的意味をキャプチャする文脈依存翻訳を生成することができることを示す。
認知的なモチベーションを持つシンボリックモジュールを統合するために、我々のフレームワークを拡張します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T05:14:00Z) - Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents [91.3755431537592]
本稿では,認知機能構築への進化的アプローチについて考察する。
本稿では,シンボル創発問題に基づくエージェントの進化を保証する認知アーキテクチャについて考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-02T12:41:32Z) - 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) - Formalising Concepts as Grounded Abstractions [68.24080871981869]
このレポートは、表現学習が生データから概念を誘導する方法を示しています。
このレポートの主な技術的目標は、表現学習のテクニックが概念空間の格子理論的定式化とどのように結婚できるかを示すことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-13T15:22:01Z) - Modelling Compositionality and Structure Dependence in Natural Language [0.12183405753834563]
言語学と集合論に基づいて、これらの概念の形式化がこの論文の前半で述べられている。
言語処理を行う認知システムは,特定の機能的制約を持つ必要がある。
単語埋め込み技術の進歩を利用して、関係学習のモデルがシミュレートされる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-22T17:28:50Z)
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。