AI-as-exploration: Navigating intelligence space

要約

人工知能は多くの人が関わる分野であり、この用語は科学的および商業的取り組みの雑多な集合体を包含するようになりました。
この論文では、私は、AI が果たさなければならない、かなり無視されているが中心的な科学的役割の輪郭を明確に示し、それを私は「探索としての AI」と呼んでいます。探索としての AI の基本的な推進力は、以下のようなシステムを作成および研究することです。
私たちがよく知っている人間や動物の知能の形態とは異なる可能性のある知能の構成要素の候補を明らかにすることができます。
言い換えれば、AI はインテリジェンス空間、つまり可能なインテリジェント システムの空間を探索するための最良のツールの 1 つであると私は示唆しています。
私は、特定のケーススタディ、つまり、人間と大規模言語モデルの新規概念や発明された概念を組み合わせる能力に関する最近の研究に焦点を当てて、探索としての AI の価値を説明します。
私は、後者は、このようなタスクでは人間レベルの正確さを示しているにもかかわらず、人間に対して仮説を立てたものとは根本的に異なる方法で、しかし知能研究に劣らず関連性のある方法でそれを解決する可能性が高いことを示します。

要約(オリジナル)

Artificial Intelligence is a field that lives many lives, and the term has come to encompass a motley collection of scientific and commercial endeavours. In this paper, I articulate the contours of a rather neglected but central scientific role that AI has to play, which I dub `AI-as-exploration’.The basic thrust of AI-as-exploration is that of creating and studying systems that can reveal candidate building blocks of intelligence that may differ from the forms of human and animal intelligence we are familiar with. In other words, I suggest that AI is one of the best tools we have for exploring intelligence space, namely the space of possible intelligent systems. I illustrate the value of AI-as-exploration by focusing on a specific case study, i.e., recent work on the capacity to combine novel and invented concepts in humans and Large Language Models. I show that the latter, despite showing human-level accuracy in such a task, most probably solve it in ways radically different, but no less relevant to intelligence research, to those hypothesised for humans.

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