論文の概要: Constitutive Components for Human-Like Autonomous Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12952v1
- Date: Sun, 15 Jun 2025 19:35:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.12448
- Title: Constitutive Components for Human-Like Autonomous Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 人間のような自律人工知能のための構成成分
- Authors: Kazunori D Yamada,
- Abstract要約: この研究は、人間のように自律的に振る舞うことができる人工物体を構築するのに必要な機能を、初めて明らかにする。
反応性、弱い自律性、強い自律性レベルを含む段階的な自律性モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9065034043031668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study is the first to clearly identify the functions required to construct artificial entities capable of behaving autonomously like humans, and organizes them into a three-layer functional hierarchy. Specifically, it defines three levels: Core Functions, which enable interaction with the external world; the Integrative Evaluation Function, which selects actions based on perception and memory; and the Self Modification Function, which dynamically reconfigures behavioral principles and internal components. Based on this structure, the study proposes a stepwise model of autonomy comprising reactive, weak autonomous, and strong autonomous levels, and discusses its underlying design principles and developmental aspects. It also explores the relationship between these functions and existing artificial intelligence design methods, addressing their potential as a foundation for general intelligence and considering future applications and ethical implications. By offering a theoretical framework that is independent of specific technical methods, this work contributes to a deeper understanding of autonomy and provides a foundation for designing future artificial entities with strong autonomy.
- Abstract（参考訳）: この研究は、人間のように自律的に振る舞うことができる人工物体を構築するのに必要な機能を明確化し、それらを3層機能階層に整理する最初の試みである。
具体的には、外部とのインタラクションを可能にするコア関数、知覚と記憶に基づくアクションを選択する統合評価関数、行動原理と内部コンポーネントを動的に再構成するセルフ修正関数の3つのレベルを定義する。
この構造に基づいて、反応性、弱い自律性、強い自律性レベルを含む段階的な自律性モデルを提案し、その基礎となる設計原則と発達的側面について論じる。
また、これらの機能と既存の人工知能設計手法との関係について検討し、汎用人工知能の基礎としての可能性に対処し、将来の応用や倫理的意味を考察する。
特定の技術手法に依存しない理論的枠組みを提供することで、この研究は自律性をより深く理解し、強力な自律性を持つ未来の人工物体を設計するための基盤を提供する。
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