論文の概要: Computational Concept of the Psyche (in Russian)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07009v2
- Date: Wed, 10 Sep 2025 07:42:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-11 13:12:05.614902
- Title: Computational Concept of the Psyche (in Russian)
- Title（参考訳）: 精神の計算概念(ロシア語)
- Authors: Anton Kolonin, Vladimir Kryukov,
- Abstract要約: この記事では、人工的なものの構築の観点から、人間の精神をモデル化するためのアプローチの概要について説明する。
認知アーキテクチャの概念が提案され、サイコは生きた、または人工的な対象のオペレーティング・システムと見なされる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12891210250935145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The article provides an overview of approaches to modeling the human psyche in the perspective of building an artificial one. Based on the review, a concept of cognitive architecture is proposed, where the psyche is considered as an operating system of a living or artificial subject, including a space of needs that determines its life meanings in connection with stimuli from the external world, and intelligence as a decision-making system for actions in relation to this world in order to satisfy these needs. Based on the concept, a computational formalization is proposed for creating artificial intelligence systems through learning from experience in the space of a space of needs, taking into account their biological or existential significance for an intelligent agent. Thus, the problem of building general artificial intelligence as a system for making optimal decisions in the space of agent-specific needs under conditions of uncertainty is formalized, with maximization of success in achieving goals, minimization of existential risks and maximization of energy efficiency. A minimal experimental implementation of the model is also provided.
- Abstract（参考訳）: この記事では、人工的なものの構築の観点から、人間の精神をモデル化するためのアプローチの概要について説明する。
このレビューに基づいて、認知アーキテクチャの概念が提案され、これらのニーズを満たすために、外界からの刺激に関連してその生命の意味を決定するニーズ空間や、この世界に関連する行動の意思決定システムとしての知性を含む、生きた、または人工的な主題の運用システムと見なされる。
この概念に基づいて、人工知能システムを構築するための計算形式化が提案され、知的エージェントの生物学的あるいは実在的な重要性を考慮に入れながら、ニーズ空間の空間における経験から学習する。
そこで,不確実性の条件下でエージェント固有のニーズ空間を最適に決定するシステムとして汎用人工知能を構築するという課題が定式化され,目標達成の成功の最大化,既存リスクの最小化,エネルギー効率の最大化が図られる。
モデルの最小限の実験的な実装も提供される。
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