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J-GLOBAL ID：202202215723795178   整理番号：22A0480274

人間に似たコミュニケーション知能の構築:接地された展望【JST・京大機械翻訳】

Building human-like communicative intelligence: A grounded perspective

著者 (1件)： Dubova Marina (Cognitive Science Program, Indiana University, 1101 E. 10th Street, Bloomington, IN 47405, USA)
資料名： Cognitive Systems Research  (Cognitive Systems Research)
巻： 72  ページ： 63-79  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2363A  ISSN： 1389-0417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代の人工知能(AI)システムは,多様なタスクにおいて,画像分類から戦略ゲームまで,これらのドメインにおいて人間を凌駕することさえ優れている。しかし,最近の10年間の言語学習において,AIシステムは,人間のコミュニケーション能力の重要な側面を反映していない天井に近づくようである。人間の学習者と異なり,コミュニケーションAIシステムは,しばしば,新しいデータに体系的に一般化するのに失敗し,サンプル非効率性に悩まし,一般的センス意味知識を捉えることに失敗し,実世界のコミュニケーション状況に翻訳しない。認知科学は,AIがどのようにこの点から前進するかについていくつかの洞察を提供する。この論文の目的は以下である。(1)nativistと記号的パラダイムに基づく主要な認知的に触発されたAI方向は,現代のAIの進捗を導くための必要な証明と具体的さを欠き,そして(2)Embodied,拡張,およびEnactive Cognation(4E)研究によって触発されたAI進歩に関する代替,”接地”,展望,を欠いている。認知科学における4E研究ラインに関する結果をレビューし,人間言語開発に対して因果的役割を果たす自然学習条件の主な側面を識別した。次に,この解析を用いて,”接地”言語知能を構築するための,コンクリートのリスト,実装可能な構成要素を提案した。これらの構成要素は,知覚行動サイクルにおける具体化機械,能動的探索機構を有するエクイッピングエージェントを含み,彼らが自分自身のカリキュラムを構築でき,それにより,エージェントの言語開発を促進し,そして,それらの物理的および社会的環境から適応フィードバックを有するエージェントを付与できるように,エージェントを徐々に開発することを可能にする。著者は,これらのアイデアが,世界中の経験を通して人間のような言語能力を開発する建築機械に対するAI研究を直接できると期待する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  ゲーム ,  言語 ,  コミュニケーション ,  コンクリート ,  *接地 ,  人工知能 ,  カリキュラム ,  人工知能システム ,  認知科学 ,  エージェント
準シソーラス用語： 言語学習 ,  言語発達 ,  学習者 ,  コミュニケーション能力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工知能 ,  言語獲得 ,  コミュニケーション ,  認知的にヒントを得たAI ,  身体的認知

分類 (2件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間 ,  コミュニケーション ,  知能 ,  構築 ,  接地 ,  展望