論文の概要: Modularity is the Bedrock of Natural and Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18960v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 21:47:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.418922
• Title: Modularity is the Bedrock of Natural and Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: モジュール性は自然と人工知能のベッドロック
• Authors: Alessandro Salatiello,
• Abstract要約: モジュラリティは、効率的な学習と強力な一般化能力をサポートするために重要であることが示されている。 ナチュラルインテリジェンスにおけるその役割と、さまざまな異なるように見えるAIサブフィールドでのメリットが証明されているにもかかわらず、モジュラリティはメインストリームのAI研究において比較的過小評価されている。 特に、モジュラリティがもたらす計算上の優位性や、それがいくつかのAI研究領域にまたがるソリューションとして現れる方法、そしてモジュラリティが、自然と人工知能のギャップを埋めるのにどのように役立つかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.60091394435895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The remarkable performance of modern AI systems has been driven by unprecedented scales of data, computation, and energy -- far exceeding the resources required by human intelligence. This disparity highlights the need for new guiding principles and motivates drawing inspiration from the fundamental organizational principles of brain computation. Among these principles, modularity has been shown to be critical for supporting the efficient learning and strong generalization abilities consistently exhibited by humans. Furthermore, modularity aligns well with the No Free Lunch Theorem, which highlights the need for problem-specific inductive biases and motivates architectures composed of specialized components that solve subproblems. However, despite its fundamental role in natural intelligence and its demonstrated benefits across a range of seemingly disparate AI subfields, modularity remains relatively underappreciated in mainstream AI research. In this work, we review several research threads in artificial intelligence and neuroscience through a conceptual framework that highlights the central role of modularity in supporting both artificial and natural intelligence. In particular, we examine what computational advantages modularity provides, how it has emerged as a solution across several AI research areas, which modularity principles the brain exploits, and how modularity can help bridge the gap between natural and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 現代のAIシステムの顕著なパフォーマンスは、前例のない規模のデータ、計算、エネルギーによって推進されている。 この格差は、新しい指針の原則の必要性を強調し、脳計算の基本的な組織原理からインスピレーションを引き出す動機となっている。 これらの原則の中で、モジュール性は人間によって一貫して示される効率的な学習と強力な一般化能力を支援するために重要であることが示されている。 さらに、モジュラリティは問題固有の帰納バイアスの必要性を強調し、サブプロブレムを解決する特別なコンポーネントからなるアーキテクチャを動機付けるNo Free Lunch Theoremとよく一致している。 しかし、自然知能における基本的な役割と、さまざまな異なるように見えるAIサブフィールドにまたがるメリットが証明されているにもかかわらず、モジュラリティは主流のAI研究において比較的過小評価されている。 本研究では,人工知能と神経科学のいくつかの研究スレッドを,人工知能と自然科学の両方を支えるモジュール性の中心的役割を強調する概念的枠組みを通じてレビューする。 特に、モジュール性がもたらす計算上の優位性や、脳が活用するモジュール性原理や、自然と人工知能のギャップを埋める上でモジュール性がどのように役立つか、といった、いくつかのAI研究分野におけるソリューションとして登場した方法を検討する。

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