論文の概要: Computational Concept of the Psyche

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15586v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 17:46:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 18:28:58.710195
• Title: Computational Concept of the Psyche
• Title（参考訳）: 心の計算的概念
• Authors: Anton Kolonin, Vladimir Krykov,
• Abstract要約: 人工精神構築の文脈における人間の精神をモデル化するためのアプローチの概要を述べる。 エージェントのための汎用知能システムを構築するための計算形式化を提案する。
• 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: This article presents an overview of approaches to modeling the human psyche in the context of constructing an artificial one. Based on this overview, a concept of cognitive architecture is proposed, in which the psyche is viewed as the operating system of a living or artificial subject, comprising a space of states, including the state of needs that determine the meaning of a subject's being in relation to stimuli from the external world, and intelligence as a decision-making system regarding actions in this world to satisfy these needs. Based on this concept, a computational formalization is proposed for creating artificial general intelligence systems for an agent through experiential learning in a state space that includes agent's needs, taking into account their biological or existential significance for the intelligent agent, along with agent's sensations and actions. Thus, the problem of constructing artificial general intelligence is formalized as a system for making optimal decisions in the space of specific agent needs under conditions of uncertainty, maximizing success in achieving goals, minimizing existential risks, and maximizing energy efficiency. A minimal experimental implementation of the model is presented.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間の心理をモデル化する手法の概要について述べる。 この概要に基づいて、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、この世界の行動に関する意思決定システムとしての知性や、外界からの刺激に関連する被写体の意味を決定する要求状態を含む、生きた、または人工的な被写体の動作システムと見なされる。 この概念に基づいて、エージェントのニーズを含む状態空間における経験的学習を通じてエージェントに対する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、エージェントの感覚や行動とともに、エージェントに対する生物学的または実在的な重要性を考慮に入れられている。 したがって、人工知能構築の問題は、不確実性の条件下で特定のエージェントの空間における最適な決定を行い、目標達成の成功を最大化し、存在リスクを最小化し、エネルギー効率を最大化するシステムとして定式化される。 モデルの最小限の実験的な実装を示す。

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