[論文レビュー] Subjective Reality and Strong Artificial Intelligence

Alexander Serov|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2013

Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 29被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、主体的現実の概念に基づく知覚モデルを提案し、強力な人工知能（SAI）の発展を図るものである。主観的現実を通じて知覚世界の相対性を形式化することで、知能を持つシステムが文脈依存のフレームワークを通じて環境を解釈できるようになり、人間のような知覚的推論と適応的行動を示すSAIシステムの構築に基礎的な手法を提供する。

ABSTRACT

The main prospective aim of modern research related to Artificial Intelligence is the creation of technical systems that implement the idea of Strong Intelligence. According our point of view the path to the development of such systems comes through the research in the field related to perceptions. Here we formulate the model of the perception of external world which may be used for the description of perceptual activity of intelligent beings. We consider a number of issues related to the development of the set of patterns which will be used by the intelligent system when interacting with environment. The key idea of the presented perception model is the idea of subjective reality. The principle of the relativity of perceived world is formulated. It is shown that this principle is the immediate consequence of the idea of subjective reality. In this paper we show how the methodology of subjective reality may be used for the creation of different types of Strong AI systems.

研究の動機と目的

• 知覚をコアなメカニズムとして焦点化することで、強力な人工知能（SAI）を構築するという課題に取り組むこと。
• 知的主体が環境と相互作用する際の主観的性質を捉える、形式的な知覚モデルを構築すること。
• 知覚される現実が観測者に相対的であるという理論的枠組みを確立し、より適応的かつ文脈に敏感なAIシステムの設計を可能にすること。
• 主観的経験に基づいて内部的に世界の表象を生成・更新できるような、知能システムの設計手法を提供すること。
• 主観的現実をAIアーキテクチャに組み込むことで、人工知覚と人間らしい意識の間の溝を埋めること。

提案手法

• 個々の内部フレームワークを通じて世界が知覚されるという、主観的現実に基づく知覚モデルを提案すること。
• 知覚世界の相対性の原則を提唱し、知覚が観測者の内部状態および認知的構造に固有に依存することを主張すること。
• 知的システムが環境的刺激を文脈に応じて解釈・応答できるようにするための知覚パターンの集合を定義すること。
• 主観的現実の概念を用いて環境の内部表象を構造化し、経験に基づく動的な適応を可能にすること。
• 異なる種類の強力なAIシステムにこのモデルを適用し、複雑な知覚的行動をモデル化する際の汎用性を示すこと。
• 知覚を受動的な受容ではなく、内部の認知モデルと過去の経験によって形作られる能動的で構築的なプロセスとして位置づけること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして主観的現実を、人工システムにおける知覚的知能をモデル化する基盤として形式化できるか？
• RQ2 どのようなメカニズムが、一貫性と適応性を保ちつつ外部世界の主観的表象を構築できるか？
• RQ3 知覚世界の相対性が、強力なAIシステムの設計および行動にどのように影響を与えるか？
• RQ4 どのような方法で、主観的現実の枠組み内で知覚パターンを体系的に生成・更新できるか？
• RQ5 提案されたモデルは、人工システムにおける人間らしい意識および推論の出現を支援できるか？

主な発見

• 主観的現実の考えに基づき、知覚世界の相対性の原則が形式的に導出され、知的システムにおける知覚的多様性の理論的基盤が提供された。
• モデルにより、文脈依存であり、経験に基づいて動的に更新される環境の内部表象の構築が可能となった。
• 主観的現実は、曖昧さ、不確実性、文脈特有の解釈を扱える知覚システムの設計に実用的かつ有効な枠組みを提供する。
• この手法は一般化可能であり、さまざまな種類の強力なAIシステムに適用可能であり、異なるAIアーキテクチャに広く応用可能であることが示された。
• モデルは、人間の認知に類似した適応的かつ自己組織的知覚プロセスを示すAIシステムの開発を支援する。
• 本論文は、主観的現実の観点から、現象学的意識の側面と技術的AI設計との間の概念的橋渡しを確立した。