論文の概要: Shapes of Cognition for Computational Cognitive Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.13288v1
- Date: Tue, 16 Sep 2025 17:39:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-17 17:50:53.211665
- Title: Shapes of Cognition for Computational Cognitive Modeling
- Title（参考訳）: 計算認知モデルにおける認知の形状
- Authors: Marjorie McShane, Sergei Nirenburg, Sanjay Oruganti, Jesse English,
- Abstract要約: 認知の形状は、言語発達型知的エージェントの計算認知モデルのための新しい概念パラダイムである。
形状に基づくモデリングには、特定の目的、仮説、モデリング戦略、知識ベース、および幅広い現象の実際のモデルが含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Shapes of cognition is a new conceptual paradigm for the computational cognitive modeling of Language-Endowed Intelligent Agents (LEIAs). Shapes are remembered constellations of sensory, linguistic, conceptual, episodic, and procedural knowledge that allow agents to cut through the complexity of real life the same way as people do: by expecting things to be typical, recognizing patterns, acting by habit, reasoning by analogy, satisficing, and generally minimizing cognitive load to the degree situations permit. Atypical outcomes are treated using shapes-based recovery methods, such as learning on the fly, asking a human partner for help, or seeking an actionable, even if imperfect, situational understanding. Although shapes is an umbrella term, it is not vague: shapes-based modeling involves particular objectives, hypotheses, modeling strategies, knowledge bases, and actual models of wide-ranging phenomena, all implemented within a particular cognitive architecture. Such specificity is needed both to vet our hypotheses and to achieve our practical aims of building useful agent systems that are explainable, extensible, and worthy of our trust, even in critical domains. However, although the LEIA example of shapes-based modeling is specific, the principles can be applied more broadly, giving new life to knowledge-based and hybrid AI.
- Abstract（参考訳）: 認知の形状は、言語中心の知的エージェント(LEIA)の計算認知モデルのための新しい概念パラダイムである。
形状は感覚的、言語的、概念的、エピソード的、手続き的知識の星座として記憶されており、エージェントが現実の生活の複雑さを人間と同じ方法で切り抜けることを可能にしている。
非定型的な結果は、ハエで学ぶこと、人間のパートナーに助けを求めること、たとえ不完全で状況的理解であっても実行可能なものを求めることなど、形状に基づく回復方法を用いて扱われる。
形状に基づくモデリングには、特定の目的、仮説、モデリング戦略、知識ベース、そして、全て特定の認知アーキテクチャ内に実装された幅広い現象の実際のモデルが含まれる。
このような特異性は、私たちの仮説を検証し、重要なドメインであっても、説明可能で拡張可能で、信頼に値する有用なエージェントシステムを構築するための実践的な目的を達成するために必要である。
しかし、形状に基づくモデリングのLEIAの例は具体的だが、その原則はより広く適用でき、知識に基づくハイブリッドAIに新たな生活をもたらす。
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