Artificial Expert Intelligence through PAC-reasoning

要約

人工専門家知能（AEI）は、ドメイン固有の専門知識と、人間の一流専門家のようなクリティカルで正確な推論能力を統合することで、人工一般知能（AGI）と狭義のAIの両方の限界を超えようとしている。既存のAIシステムは多くの場合、あらかじめ定義されたタスクには優れているが、新しい問題解決への適応性と精度に苦戦している。これを克服するため、AEIは「ほぼ正しい（PAC）推論」のフレームワークを導入する。このパラダイムは、複雑な問題を確実に分解するための強固な理論的保証と、推論の精度を制御するための実用的なメカニズムを提供する。人間の思考を直感的思考のシステム1と反省的推論のシステム2に分ける～citep{tversky1974 judgment}を参考に、この新しいタイプの推論を、科学的手法の厳密さに触発された精密な推論のシステム3と呼ぶ。AEIはこのようにして、エラーに縛られた推論時間学習の基礎を確立する。

要約(オリジナル)

Artificial Expert Intelligence (AEI) seeks to transcend the limitations of both Artificial General Intelligence (AGI) and narrow AI by integrating domain-specific expertise with critical, precise reasoning capabilities akin to those of top human experts. Existing AI systems often excel at predefined tasks but struggle with adaptability and precision in novel problem-solving. To overcome this, AEI introduces a framework for “Probably Approximately Correct (PAC) Reasoning’. This paradigm provides robust theoretical guarantees for reliably decomposing complex problems, with a practical mechanism for controlling reasoning precision. In reference to the division of human thought into System 1 for intuitive thinking and System 2 for reflective reasoning~\citep{tversky1974judgment}, we refer to this new type of reasoning as System 3 for precise reasoning, inspired by the rigor of the scientific method. AEI thus establishes a foundation for error-bounded, inference-time learning.

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