Fugu-MT 論文翻訳(概要): In Dialogue with Intelligence: Rethinking Large Language Models as Collective Knowledge

論文の概要: In Dialogue with Intelligence: Rethinking Large Language Models as Collective Knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22767v2
Date: Fri, 30 May 2025 16:31:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-02 15:03:35.3361
Title: In Dialogue with Intelligence: Rethinking Large Language Models as Collective Knowledge
Title（参考訳）: インテリジェンスと対話: 大規模言語モデルを集合的知識として再考する
Authors: Eleni Vasilaki,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は通常、アーキテクチャ、振る舞い、トレーニングデータレンズを通して分析される。この記事では、理論的かつ経験的再フレーミングについて述べる。 LLMs as dynamic instantiations of Collective Human Knowledge (CK)。そこで我々は,創発的対話パターン,微調整の意味,協調の概念,人間と機械の認知の相互強化について検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.50194939587674
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) are typically analysed through architectural, behavioural, or training-data lenses. This article offers a theoretical and experiential re-framing: LLMs as dynamic instantiations of Collective human Knowledge (CK), where intelligence is evoked through dialogue rather than stored statically. Drawing on concepts from neuroscience and AI, and grounded in sustained interaction with ChatGPT-4, I examine emergent dialogue patterns, the implications of fine-tuning, and the notion of co-augmentation: mutual enhancement between human and machine cognition. This perspective offers a new lens for understanding interaction, representation, and agency in contemporary AI systems.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は通常、アーキテクチャ、振る舞い、トレーニングデータレンズを通して分析される。 LLMは集団的人間の知識(CK)の動的インスタンス化であり、そこでは知性は静的に記憶されるのではなく対話によって引き起こされる。神経科学とAIの概念を基礎として,ChatGPT-4との持続的相互作用を基礎として,創発的対話パターン,微調整の意味,および協調強化の概念,人間と機械の認知の相互強化について検討する。この視点は、現代のAIシステムにおけるインタラクション、表現、エージェンシーを理解するための新しいレンズを提供する。

関連論文リスト

Generative Human-Object Interaction Detection via Differentiable Cognitive Steering of Multi-modal LLMs [85.69785384599827]
人間と物体の相互作用(Human-object Interaction、HOI)の検出は、人と物体のペアとそれらの相互作用を局在させることを目的としている。既存のメソッドはクローズドワールドの仮定の下で動作し、タスクを未定義の小さな動詞集合上の分類問題として扱う。本稿では,閉集合分類タスクから開語彙生成問題へのHOI検出を再構成する新しい生成推論・ステアブル知覚フレームワークGRASP-HOを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-12-19T14:41:50Z)
Epistemoverse: Toward an AI-Driven Knowledge Metaverse for Intellectual Heritage Preservation [0.0]
我々は、シントロピックカウンタポイントプロジェクトのインタラクティブアートインスタレーションにおいて、AIを再導入した哲学者が生み出す真正の哲学的議論を分析した。本稿では,人間と機械の認知が相互に交わって,AIによるインタラクションを通じて知的遺産を保存,再解釈,拡張する知識のメタバースであるエピステモバースの概念を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-12-13T06:18:50Z)
Cognitive Foundations for Reasoning and Their Manifestation in LLMs [63.12951576410617]
大規模言語モデル(LLM)は複雑な問題を解くが、単純な変種では失敗し、人間の推論と根本的に異なるメカニズムによって正しい出力を達成することを示唆している。我々は認知科学研究を、推論不変量、メタ認知制御、推論と知識の組織化のための表現、変換操作にまたがる28の認知要素の分類学に合成する。複雑な問題に対して66.7%の性能向上を図り、成功構造を自動的に把握するテストタイム推論ガイダンスを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-11-20T18:59:00Z)
Noosemia: toward a Cognitive and Phenomenological Account of Intentionality Attribution in Human-Generative AI Interaction [4.022364531869169]
本稿では,ヒトと生成型AIシステムとの相互作用から生じる新しい認知・現象現象であるNoosemiaを紹介し,形式化する。特定の条件下では、ユーザが意図性、エージェンシー、さらにはシステムの内部性をどう評価するかを説明するための多分野のフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-08-04T17:10:08Z)
Model-Grounded Symbolic Artificial Intelligence Systems Learning and Reasoning with Model-Grounded Symbolic Artificial Intelligence Systems [7.000073566770884]
ニューロシンボリック人工知能(AI)システムは、ニューラルネットワークと古典的なシンボリックAIメカニズムを組み合わせたシステムである。従来の学習や推論のパラダイムと構造的類似性を維持する新しい学習・推論手法を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-07-14T01:34:05Z)
Seamless Interaction: Dyadic Audiovisual Motion Modeling and Large-Scale Dataset [113.25650486482762]
4000時間以上の対面インタラクション映像の大規模な収集であるSeamless Interactionデータセットを紹介した。このデータセットは、ダイドの具体的ダイナミクスを理解するAIテクノロジの開発を可能にする。そこで我々は,このデータセットを用いて,人間の発話に適応した動作ジェスチャーと表情を生成するモデル群を開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-27T18:09:49Z)
The Unified Cognitive Consciousness Theory for Language Models: Anchoring Semantics, Thresholds of Activation, and Emergent Reasoning [2.0800882594868293]
統一認知意識理論(UCCT)は、これらを巨大な無意識パターンリポジトリとみなしている。 UCCTはこの過程を、事前学習で学んだ統計的事前学習と文脈駆動のターゲットパターンの間のベイズ的競争として定式化している。我々はこの理論を、しきい値交差、モダリティ、密度距離予測力の3つの原理で基礎づける。
論文参考訳（メタデータ） (2025-06-02T18:12:43Z)
Detecting Neurocognitive Disorders through Analyses of Topic Evolution and Cross-modal Consistency in Visual-Stimulated Narratives [83.15653194899126]
神経認知障害(NCD)の早期発見は、時間的介入と疾患管理に不可欠である。現在のVSNベースのNCD検出法は主にボトムアップ、刺激駆動認知プロセスと密接に結びついている言語マイクロ構造に焦点を当てている。本稿では,話題の時間的変化を追跡する動的トピックモデル(DTM)と,物語と視覚刺激の相互整合性を測定するテキスト画像時間アライメントネットワーク(TITAN)の2つの新しいマクロ構造手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-07T12:16:26Z)
Discovering Conceptual Knowledge with Analytic Ontology Templates for Articulated Objects [42.9186628100765]
我々は,概念レベルでの動作を通じて,機械知能に類似の能力を持たせることを目指している。 AOT駆動のアプローチは、3つの重要な観点で利益をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-18T04:53:38Z)
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)
DeepThought: An Architecture for Autonomous Self-motivated Systems [1.6385815610837167]
大規模言語モデル(LLM)の内部アーキテクチャは、本質的な動機づけ、エージェンシー、あるいはある程度の意識を支持できない。我々は,LLMを認知言語エージェントのアーキテクチャに統合し,エージェントや自己モチベーション,メタ認知の特徴を表現できるアーキテクチャを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-14T21:20:23Z)
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)
MindDial: Belief Dynamics Tracking with Theory-of-Mind Modeling for Situated Neural Dialogue Generation [62.44907105496227]
MindDialは、Mind-of-mindモデリングで位置決め自由形式の応答を生成できる、新しい対話型フレームワークである。本研究では、話者の信念と話者の聴取者の信念を予測できる明示的なマインドモジュールを導入する。筆者らのフレームワークは,提案手法と微調整モデルの両方に適用され,共通地盤アライメントとネゴシエーションの両方を含むシナリオで評価される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-27T07:24:32Z)
Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z)
Language Knowledge-Assisted Representation Learning for Skeleton-Based Action Recognition [71.35205097460124]
人間が他人の行動を理解して認識する方法は、複雑な神経科学の問題である。 LA-GCNは、大規模言語モデル(LLM)知識アシストを用いたグラフ畳み込みネットワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-21T08:29:16Z)
Emotion Recognition in Conversation using Probabilistic Soft Logic [17.62924003652853]
会話における感情認識(英: emotion recognition in conversation、ERC)とは、2つ以上の発話を含む会話に焦点を当てた感情認識のサブフィールドである。我々は,宣言的テンプレート言語である確率的ソフト論理(PSL)にアプローチを実装した。 PSLは、ニューラルモデルからPSLモデルへの結果の取り込みのための機能を提供する。提案手法を最先端の純粋ニューラルネットワークERCシステムと比較した結果,約20%の改善が得られた。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-14T23:59:06Z)
Enabling Harmonious Human-Machine Interaction with Visual-Context Augmented Dialogue System: A Review [40.49926141538684]
Visual Context Augmented Dialogue System (VAD) は、マルチモーダル情報を知覚し理解することで人間とコミュニケーションする能力を持つ。 VADは、エンゲージメントとコンテキスト対応の応答を生成する可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-02T09:31:37Z)
Acquiring and Modelling Abstract Commonsense Knowledge via Conceptualization [49.00409552570441]
本研究では,コモンセンス推論における概念化の役割について検討し,人間の概念化を再現する枠組みを定式化する。 ATOMIC は大規模な人為的注釈付き CKG であり,この枠組みを分類プロベースで支援している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-03T12:24:49Z)
Meta-brain Models: biologically-inspired cognitive agents [0.0]
メタ脳モデルと呼ぶ計算手法を提案する。特殊なモデルを用いて構成したレイヤの組み合わせを提案する。我々は、この柔軟でオープンソースなアプローチの開発における次のステップを提案して、結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-31T05:20:53Z)
Retrieval Augmentation Reduces Hallucination in Conversation [49.35235945543833]
知識に基づく対話のためのループ型ニューラルネットワークアーキテクチャの利用を検討する。我々は,2つの知識に基づく会話タスクにおいて,最高のモデルが最先端のパフォーマンスを得ることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-15T16:24:43Z)
Neurosymbolic AI for Situated Language Understanding [13.249453757295083]
我々は,これらの学習課題に対する解法として,計算位置定位法が有効であると主張している。我々のモデルは、古典的なAIの考えをニューロシンボリックインテリジェンス(英語版)の枠組みに再組み入れている。我々は、さまざまなAI学習課題に対して、位置情報が多様なデータと複数のレベルのモデリングを提供する方法について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-05T05:03:28Z)
Compositional Generalization by Learning Analytical Expressions [87.15737632096378]
メモリ拡張ニューラルモデルは、合成一般化を達成するために解析式に接続される。良く知られたベンチマークSCANの実験は、我々のモデルが構成的一般化の優れた能力をつかむことを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-18T15:50:57Z)

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。