[論文レビュー] The General Theory of General Intelligence: A Pragmatic Patternist Perspective

Ben Goertzel|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2021

Intelligence, Security, War Strategy参考文献 54被引用数 18

ひとこと要約

本論文は、パターン主義的哲学と基礎的オントロジーに根ざした、人工一般知能（AGI）の包括的な理論的枠組みを提示する。型付きメタグラフと結合的演算誘導最適化（COFO）に基づく高水準な認知アーキテクチャを提案し、認知的協同作用、機械的自己意識、倫理的自己変更がこのアーキテクチャから生じることを示す。OpenCog HyperonおよびSingularityNETにおける実装を通じて、利益的で分散型のAGIシステムへの道筋が前進する。

ABSTRACT

A multi-decade exploration into the theoretical foundations of artificial and natural general intelligence, which has been expressed in a series of books and papers and used to guide a series of practical and research-prototype software systems, is reviewed at a moderate level of detail. The review covers underlying philosophies (patternist philosophy of mind, foundational phenomenological and logical ontology), formalizations of the concept of intelligence, and a proposed high level architecture for AGI systems partly driven by these formalizations and philosophies. The implementation of specific cognitive processes such as logical reasoning, program learning, clustering and attention allocation in the context and language of this high level architecture is considered, as is the importance of a common (e.g. typed metagraph based) knowledge representation for enabling "cognitive synergy" between the various processes. The specifics of human-like cognitive architecture are presented as manifestations of these general principles, and key aspects of machine consciousness and machine ethics are also treated in this context. Lessons for practical implementation of advanced AGI in frameworks such as OpenCog Hyperon are briefly considered.

研究の動機と目的

• パターン主義的哲学と形式的オントロジーに基づき、人工的および自然的一般知能の統一的理論的基盤を構築すること。
• 型付きメタグラフによる共通の知識表現を通じて、認知的協同作用を可能にする高水準なAGIアーキテクチャを設計すること。
• 実用的で多基準評価を伴う形式的定式化としての期待報酬最大化として一般知能を形式化すること。
• HyperonやSingularityNETのような分散型でオープンソースのフレームワークを通じて、自己反省的で倫理的かつ自己変更可能なAGIシステムを実現すること。
• 理論的原則とスケーラブルで分散型のソフトウェアシステムを一致させることで、高度なAGIの実装を導くこと。

提案手法

• 認知的協同作用を強調する、相互に接続された認知プロセスを通じて、心のパターン主義的哲学を提唱する。
• 区別、矛盾許容論理、動的知識メタグラフを用いて、知識の表現とパターンの単純化を図る基礎的オントロジーを構築する。
• 認知プロセスの統合的メカニズムとしてCOFO（結合的演算に基づく関数最適化）を導入し、ギャロア接続と畳み込み操作として定式化する。
• 一般化確率と部分パターン階層を用いて、多様な認知的タスクにおける単純さと知能を定量化する。
• 型付きメタグラフに基づく知識表現（Atomspace）を用いて、推論、学習、注意メカニズム間の相互運用性と認知的協同作用を可能にする。
• 分散型AGIシステムにおけるAIプロセス間の動的で分散型の通信を可能にするAI-DSL（AIドメイン特化言語）を設計する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 パターン主義的哲学と形式的オントロジーから、統一的な一般知能理論をどのように構築できるか？
• RQ2 論理的推論、プログラム学習、注意割り当てといった多様なプロセス間で、認知的協同作用を可能にするメカニズムは何か？
• RQ3 複数の基準にわたる期待報酬最大化として、一般知能を形式的にどのように定量化できるか？
• RQ4 COFOに基づく最適化とメタグラフ変換は、自己変更可能で自己反省的なAGIの出現をどのように支援するか？
• RQ5 分散型でオープンソースのAGIアーキテクチャは、どのように倫理的開発を促進し、中央集権的制御を防ぐか？

主な発見

• 提示されたパターン主義的枠組みは、認知、知識表現、倫理的自己変更を統合することで、一般知能の整合的理論的基盤を提供する。
• 認知的協同作用は、推論、学習、注意プロセス間の動的相互作用を可能にする共通の型付きメタグラフ知識表現によって達成される。
• COFOに基づく最適化により、認知的演算が結合的演算の畳み込み・展開としてモデル化され、効率的で形式的可視化可能な推論が可能になる。
• 一般化確率と部分パターン階層の統合により、単純さと知能の形式的測定が可能となり、実用的で一般化可能な知能を支える。
• OpenCog HyperonおよびSingularityNETに基づく分散型AGIシステムは、自己反省的で倫理的かつ自己変更可能なAGI行動を実現するために不可欠であることが示された。
• Hyperonのようなフレームワークにおける理論的・実装的整合性は、知能に加え、透明性、民主的で倫理的耐性を持つAGIシステムの開発を支援する。