論文の概要: From Basic Affordances to Symbolic Thought: A Computational Phylogenesis of Biological Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15082v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 21:38:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-22 16:26:46.100094
- Title: From Basic Affordances to Symbolic Thought: A Computational Phylogenesis of Biological Intelligence
- Title（参考訳）: 基礎知識からシンボリック思考へ:生物知能の計算的系統形成
- Authors: John E. Hummel, Rachel F. Heaton,
- Abstract要約: 本稿では,2種類の階層的統合が基本的動的結合の上に最小限の要件であり,シンボリック思考を実現することを提案する。
我々はこの仮説を、17のシミュレーションの体系的なコレクションで検証し、多地点述語と構造マッピングの能力と能力を備えた認知アーキテクチャの能力について検討した。
結果は、人間の脳がどのように象徴的な思考をもたらすかを理解し、生物学的知性と機械学習に対する現代のアプローチの違いについて語る。
- 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: What is it about human brains that allows us to reason symbolically whereas most other animals cannot? There is evidence that dynamic binding, the ability to combine neurons into groups on the fly, is necessary for symbolic thought, but there is also evidence that it is not sufficient. We propose that two kinds of hierarchical integration (integration of multiple role-bindings into multiplace predicates, and integration of multiple correspondences into structure mappings) are minimal requirements, on top of basic dynamic binding, to realize symbolic thought. We tested this hypothesis in a systematic collection of 17 simulations that explored the ability of cognitive architectures with and without the capacity for multi-place predicates and structure mapping to perform various kinds of tasks. The simulations were as generic as possible, in that no task could be performed based on any diagnostic features, depending instead on the capacity for multi-place predicates and structure mapping. The results are consistent with the hypothesis that, along with dynamic binding, multi-place predicates and structure mapping are minimal requirements for basic symbolic thought. These results inform our understanding of how human brains give rise to symbolic thought and speak to the differences between biological intelligence, which tends to generalize broadly from very few training examples, and modern approaches to machine learning, which typically require millions or billions of training examples. The results we report also have important implications for bio-inspired artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 他のほとんどの動物ではできないが、象徴的に推論できる人間の脳は何なのか?
動的結合(ニューロンをハエの群に結合する能力)がシンボリック思考に必要であることを示す証拠もあるが、それは十分ではないという証拠もある。
本稿では,2種類の階層的統合(複数役割結合の多元的述語への統合,構造写像への多重対応の統合)が,基本的な動的結合の上に最小限の要件であり,シンボリック思考を実現することを提案する。
我々はこの仮説を、17のシミュレーションの体系的なコレクションで検証し、様々なタスクを実行するための多地点述語と構造マッピングの能力と、それのない認知アーキテクチャの能力について検討した。
シミュレーションは可能な限り汎用的であり、マルチプレース述語と構造マッピングの能力に依存するため、いかなる診断機能にもとづくタスクは実行できない。
結果は、動的結合、マルチプレース述語、構造写像は基本的な記号的思考の最小限の要件であるという仮説と一致している。
これらの結果は、人間の脳がどのように象徴的な思考を生み出すかを理解し、生物の知性の違いについて説明する。これは、ごく少数のトレーニング例から広く一般化する傾向にあり、機械学習に対する現代的なアプローチは、通常数百万から数十億のトレーニング例を必要とする。
バイオインスパイアされた人工知能にも重要な影響がある。
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