要約
インテリジェントな機械に対する私たちの魅力は、神話上の自動機械タロス、アリストテレスの機械的思考様式 (三段論法)、そしてアレクサンドリアのサギの機械などの古代に遡ります。
しかし、汎用人工知能 (AGI) の探求は度重なる失敗に悩まされてきました。
最近、バイオにインスピレーションを得たソフトウェアとハードウェアへの移行が見られますが、その設計の焦点が特異であるため、AGI の達成が非効率的になってしまいます。
AGI の設計ではどの一連の要件を満たす必要がありますか?
人工物の設計における限界は何ですか?
生物学的システムにおける計算を注意深く調べると、階層アーキテクチャによって可能になる情報のコンテキスト処理の進化的工夫が、AGI 構築の鍵であることが示唆されています。
要約(オリジナル)
Our fascination with intelligent machines goes back to ancient times with the mythical automaton Talos, Aristotle’s mode of mechanical thought (syllogism) and Heron of Alexandria’s mechanical machines. However, the quest for Artificial General Intelligence (AGI) has been troubled with repeated failures. Recently, there has been a shift towards bio-inspired software and hardware, but their singular design focus makes them inefficient in achieving AGI. Which set of requirements have to be met in the design of AGI? What are the limits in the design of the artificial? A careful examination of computation in biological systems suggests that evolutionary tinkering of contextual processing of information enabled by a hierarchical architecture is key to building AGI.
arxiv情報
| 著者 | Nima Dehghani |
| 発行日 | 2023-06-22 21:57:26+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google