[論文レビュー] Conceptive Artificial Intelligence: Insights from design theory

Akın Kazakçı|arXiv (Cornell University)|Apr 2, 2014

AI-based Problem Solving and Planning参考文献 28被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、ブロウアーの直観主義的数学とデザイン理論にインspiredされたフレームワークである「概念的人工知能（conceptive artificial intelligence）」を紹介する。このフレームワークにより、エージェントは新しい対象の定義や構築方法を生成できる。ブロウアー機械は、想像的構築主義に裏打ちされており、設計を構成的で直観主義的なプロセスとして扱うことで、AIにおける継続的創造性を支え、AIシステムにおける開かれた革新をモデル化する理論的基盤を提供する。

ABSTRACT

The current paper offers a perspective on what we term conceptive intelligence - the capacity of an agent to continuously think of new object definitions (tasks, problems, physical systems, etc.) and to look for methods to realize them. The framework, called a Brouwer machine, is inspired by previous research in design theory and modeling, with its roots in the constructivist mathematics of intuitionism. The dual constructivist perspective we describe offers the possibility to create novelty both in terms of the types of objects and the methods for constructing objects. More generally, the theoretical work on which Brouwer machines are based is called imaginative constructivism. Based on the framework and the theory, we discuss many paradigms and techniques omnipresent in AI research and their merits and shortcomings for modeling aspects of design, as described by imaginative constructivism. To demonstrate and explain the type of creative process expressed by the notion of a Brouwer machine, we compare this concept with a system using genetic algorithms for scientific law discovery.

研究の動機と目的

• AIにおける開かれた、創造的な問題定義の体系的モデリングの欠如、特に新しいタスクや対象の定義の生成を解決すること。
• 継続的な新規性を支持する理論的フレームワークを構築し、新しい問題の定義とそれらを解くための方法の開発の両方を含めること。
• このフレームワークを構築主義的数学とデザイン理論に根ざさせ、想像的で構成的な知能の形式的基盤を提供すること。
• この新しいフレームワークの視点から、既存のAIパラダイムを評価し、設計的な創造性を捉えることのできないその限界を特定すること。
• 遺伝的アルゴリズムに基づく科学法則発見システムとの比較を通じて、提案モデルの実現可能性を示すこと。

提案手法

• ブロウアーの直観主義的数学にインspiredされた計算モデルとしてのブロウアー機械を提案し、古典的論理とは対照的に、構成的存在を重視する。
• 数学的およびデザイン指向の二重の構築的視点を適用することで、新しい対象タイプとその構築方法の生成を可能にする。
• 設計を継続的で直観主義的な構成プロセスとして扱う理論的基盤として「想像的構築主義」を導入する。
• 形式的モデリングを用いて、対象定義と方法生成の動的かつ相互作用的な関係を表現し、事前に定義された問題空間を避ける。
• エージェントが事前に定義されたタスクに束縛されず、構成的推論を通じて新しいタスクを生成・追求できるフレームワークを採用する。
• ブロウアー機械と遺伝的アルゴリズムベースのシステムを科学的発見の文脈で比較し、新規性の生成と検証の仕組みの違いを強調する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工知能システムは、事前に定義されたものではなく、まったく新しい問題定義やタスクをどのように生成できるか？
• RQ2 AIにおいて、継続的かつ構成的な新規対象や方法の創出を支える形式的フレームワークは何か？
• RQ3 既存のAIパラダイムは、構築主義理論が述べる設計の創造的側面を、どのようにモデル化できていないか？
• RQ4 ブロウアー機械の構成的推論のアプローチは、遺伝的アルゴリズムのような従来のAI手法とどのように異なり、どのように改善されるか？
• RQ5 直観主義的数学とデザイン理論に根ざしたシステムは、AIにおける開かれた、自己生成的革新を達成できるか？

主な発見

• ブロウアー機械は、構成的で直観主義的なプロセスを通じて、エージェントが新しい対象の定義や構築方法を生成できることを可能にし、開かれた創造性を支える。
• 想像的構築主義のフレームワークは、定義済みの空間を探索するのではなく、設計を継続的で構成的な行為としてモデル化する理論的基盤を提供する。
• 遺伝的アルゴリズムベースのシステムと比較して、ブロウアー機械は進化的探索ではなく、構成的推論を通じて新規性を生成するため、発明の本質的理解が深まる。
• 進化的計算のような既存のAI技術は、人間の設計プロセスに内在する認識論的・存在論的新規性を捉えることができないことが多い。
• 二重の構築的視点により、対象の種類とそれらを実現する方法の両方における同時に革新が可能となり、これは大多数の現在のAIシステムに欠けている能力である。
• 本稿は、ブロウアー機械のアプローチが、従来のAIパラダイムよりも人間のデザイナーの認知プロセスと理論的により整合性があることを示している。