要約
この記事では、コンピューター内で人間のような思考プロセスをシミュレートする方法のための分析フレームワークを提供します。
思考の流れへの連想的な追加を検索するために、注意と記憶がどのように構造化され、更新され、利用されるべきかを説明します。
焦点は、哺乳類の作業記憶システムの複製にあり、持続発火 (数秒程度の情報の保存) とシナプス増強 (数分から数時間の情報の保存) という 2 つの形態の持続的活動を特徴としています。
この記事では、40 を超える一連のオリジナルの図を使用して、これらの作業記憶の反復更新がどのように思考と意識に機能的な構造を提供するかを体系的に示しています。
AI 実装では、これら 2 つのストアは継続的かつ反復的に更新される必要があります。つまり、各状態は、その前の状態からの協調表現の一部を保持する必要があります。
したがって、作業記憶内の一連の概念は、時間の経過とともに徐々に、段階的に進化します。
これにより、各状態は前の状態の修正された反復となり、後続の状態がそれらに含まれる情報に関して重複して混合されます。
状態間の遷移は、永続的なアクティビティによってアクティベーション エネルギーが階層ネットワーク全体に広がり、グローバル ワークスペースに追加する最も適切な表現を長期メモリで検索するときに発生します。
その結果、解決策または目標に向かって前進できる、連想的にリンクされた中間状態のチェーンが形成されます。
ここでは、反復更新は、情報処理戦略、作業記憶のモデル、意識の理論、および汎用人工知能を設計およびプログラミングするためのアルゴリズムとして概念化されています。
要約(オリジナル)
This article provides an analytical framework for how to simulate human-like thought processes within a computer. It describes how attention and memory should be structured, updated, and utilized to search for associative additions to the stream of thought. The focus is on replicating the mammalian working memory system, which features two forms of persistent activity: sustained firing (preserving information on the order of seconds) and synaptic potentiation (preserving information from minutes to hours). The article uses a series of over 40 original figures to systematically demonstrate how the iterative updating of these working memory stores provides functional structure to thought and consciousness. In an AI implementation, these two stores should be updated continuously and in an iterative fashion, meaning each state should preserve a proportion of the coactive representations from the state before it. Thus, the set of concepts in working memory will evolve gradually and incrementally over time. This makes each state a revised iteration of the preceding state and causes successive states to overlap and blend with respect to the information they contain. Transitions between states happen as persistent activity spreads activation energy throughout the hierarchical network searching long-term memory for the most appropriate representation to be added to the global workspace. The result is a chain of associatively linked intermediate states capable of advancing toward a solution or goal. Iterative updating is conceptualized here as an information processing strategy, a model of working memory, a theory of consciousness, and an algorithm for designing and programming artificial general intelligence.
arxiv情報
| 著者 | Jared Edward Reser |
| 発行日 | 2023-12-08 03:09:37+00:00 |
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