لقد تقدمت أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ، على الرغم من أنها لا تزال ضيقة النطاق، متميزة في مهام مثل تفسير الصور ومعالجة اللغة، لكنها تفتقر إلى ذكاء بشري أوسع. تعتمد هذه الإنجازات بشكل كبير على مجموعات بيانات ضخمة وقدرة حاسوبية ضخمة بدلاً من فهم أساسي. يقترح المؤلفون دراسة機メكانيزمات التفكير البشري، وتحديدًا نظرية دانيال كاهنمان حول التفكير السريع والبطيء، لتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي. يقترحون بنية متعددة الوكلاء حيث يتم التعامل مع المشكلات بواسطة وكلاء النظام 1 (السريع)، الذين يتفاعلون بناءً على الخبرة السابقة، أو وكلاء النظام 2 (البطيء)، الذين يتم تفعيلهم للتفكير المتعمد والبحث عن حلول مثلى. كلا نوعي الوكلاء يدعمهما نموذج عالم يحتوي على معرفة مجالية ونموذج ذاتي يتبع الإجراءات السابقة ومهارات الحل. يهدف هذا النهج إلى دمج ذكاء أكثر شمولاً في أنظمة الذكاء الاصطناعي من خلال محاكاة العمليات الذاتية البشرية.

تم تقديمه بواسطة Andrea Loreggia في 5 أكتوبر 2021، ويستكشف الورقة كيف يمكن لتصميم معماري مستوحى من نظرية المعالجة المزدوجة أن يملأ الفجوة بين الذكاء الاصطناعي الضيق الحالي والذكاء العام والتكيفي الأكثر.

كيانات رئيسية: الأشخاص: Andrea Loreggia, D. Kahneman

الأسئلة الشائعة: ما هي الاقتراح الرئيسي في هذا الورقة البحثية حول الذكاء الاصطناعي؟

يقترح الورقة بنية متعددة الوكلاء للذكاء الاصطناعي مستوحاة من نظرية المعالجة المزدوجة لكاهنمان، باستخدام وكلاء سريعة (نظام 1) وبطيئة (نظام 2) مدعومة بنماذج عالمية وذاتية لتحقيق ذكاء أكثر تشابهاً بالبشر.

الأسئلة الشائعة السؤال: ما هي الاقتراح الرئيسي في هذا الورقة البحثية حول الذكاء الاصطناعي؟

الأسئلة الشائعة الجواب: يقترح الورقة بنية متعددة الوكلاء للذكاء الاصطناعي مستوحاة من نظرية المعالجة المزدوجة لكاهنمان، باستخدام وكلاء سريعة (نظام 1) وبطيئة (نظام 2) مدعومة بنماذج عالمية وذاتية لتحقيق ذكاء أكثر تشابهاً بالبشر.