論文の概要: Bridging Minds and Machines: Toward an Integration of AI and Cognitive Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20674v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 11:26:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.363926
- Title: Bridging Minds and Machines: Toward an Integration of AI and Cognitive Science
- Title（参考訳）: ブリジングマインドとマシン:AIと認知科学の統合を目指して
- Authors: Rui Mao, Qian Liu, Xiao Li, Erik Cambria, Amir Hussain,
- Abstract要約: 認知科学は人工知能(AI)、哲学、心理学、神経科学、言語学、文化などの分野を深く形成している。
AIの多くのブレークスルーは、そのルーツを認知理論にさかのぼる一方で、AI自体が認知研究を進めるのに欠かせないツールになっている。
我々は、認知科学におけるAIの未来は、性能の向上だけでなく、人間の心の理解を深めるシステムの構築にも関係していると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.38628297686686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cognitive Science has profoundly shaped disciplines such as Artificial Intelligence (AI), Philosophy, Psychology, Neuroscience, Linguistics, and Culture. Many breakthroughs in AI trace their roots to cognitive theories, while AI itself has become an indispensable tool for advancing cognitive research. This reciprocal relationship motivates a comprehensive review of the intersections between AI and Cognitive Science. By synthesizing key contributions from both perspectives, we observe that AI progress has largely emphasized practical task performance, whereas its cognitive foundations remain conceptually fragmented. We argue that the future of AI within Cognitive Science lies not only in improving performance but also in constructing systems that deepen our understanding of the human mind. Promising directions include aligning AI behaviors with cognitive frameworks, situating AI in embodiment and culture, developing personalized cognitive models, and rethinking AI ethics through cognitive co-evaluation.
- Abstract（参考訳）: 認知科学は人工知能(AI)、哲学、心理学、神経科学、言語学、文化などの分野を深く形成している。
AIの多くのブレークスルーは、そのルーツを認知理論にさかのぼる一方で、AI自体が認知研究を進めるのに欠かせないツールになっている。
この相互関係は、AIと認知科学の交点に関する包括的なレビューを動機付けている。
両方の視点から重要な貢献を合成することによって、AIの進歩が実践的なタスクパフォーマンスを主に強調しているのに対して、認知基盤は概念的に断片化されている。
我々は、認知科学におけるAIの未来は、性能の向上だけでなく、人間の心の理解を深めるシステムの構築にも関係していると主張している。
計画の方向性には、AI行動と認知的フレームワークの整合性、実施と文化におけるAIのシチュエーション、パーソナライズされた認知モデルの開発、認知的コ評価によるAI倫理の再考などが含まれる。
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