論文の概要: Conceptual Framework Toward Embodied Collective Adaptive Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23153v1
• Date: Thu, 29 May 2025 06:43:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.716948
• Title: Conceptual Framework Toward Embodied Collective Adaptive Intelligence
• Title（参考訳）: 身体的集団適応インテリジェンスに向けた概念的枠組み
• Authors: Fan Wang, Shaoshan Liu,
• Abstract要約: 集団適応インテリジェンス(英: Collective Adaptive Intelligence, CAI)は、人工知能における変革的アプローチである。 本稿では,CAIの設計と解析のための概念的枠組みを紹介する。 理論の基礎を工学的適応的で創発的な知性のための実践的な方法論で橋渡しすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.063451220531585
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Collective Adaptive Intelligence (CAI) represent a transformative approach in artificial intelligence, wherein numerous autonomous agents collaborate, adapt, and self-organize to navigate complex, dynamic environments. This paradigm is particularly impactful in embodied AI applications, where adaptability and resilience are paramount. By enabling systems to reconfigure themselves in response to unforeseen challenges, CAI facilitate robust performance in real-world scenarios. This article introduces a conceptual framework for designing and analyzing CAI. It delineates key attributes including task generalization, resilience, scalability, and self-assembly, aiming to bridge theoretical foundations with practical methodologies for engineering adaptive, emergent intelligence. By providing a structured foundation for understanding and implementing CAI, this work seeks to guide researchers and practitioners in developing more resilient, scalable, and adaptable AI systems across various domains.
• Abstract（参考訳）: 集団適応知能(英: Collective Adaptive Intelligence, CAI)は、人工知能において、複雑な動的環境をナビゲートするために、多数の自律エージェントが協力し、適応し、自己組織化する、変革的なアプローチである。 このパラダイムは、適応性とレジリエンスが最重要である、具体化されたAIアプリケーションに特に影響します。 予期せぬ課題に対応するシステムの再設定を可能にすることで、CAIは現実のシナリオにおける堅牢なパフォーマンスを促進する。 本稿では,CAIの設計と解析のための概念的枠組みを紹介する。 タスクの一般化、レジリエンス、スケーラビリティ、自己組み立てといった重要な属性を明確化し、エンジニアリング適応的で創発的なインテリジェンスのための実践的な方法論で理論の基礎を橋渡しすることを目的としている。 この研究は、CAIの理解と実装のための構造化された基盤を提供することによって、研究者や実践者が、よりレジリエンスでスケーラブルで適応可能なAIシステムを、さまざまな領域にわたって開発するのをガイドすることを目指している。

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