AI सिस्टम अत्यधिक विकसित हो चुए हैं, हालाँकि वे सीमित दायरे में सीमित हैं, और छवि व्याख्या और भाषा प्रोसेसिंग जैसे कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन मानव-जैसी बुद्धिमत्ता की एक व्यापक श्रेणी की कमी रहती है। इन उपलब्धियों का सेवा लेना बड़े पैमाने पर डेटा सेट और गणनात्मक शक्ति पर निर्भर करता है, न कि मूलभूत समझ पर। लेखकों ने मानवीय संज्ञानात्मक तंत्रों का अध्ययन करने का सुझाव दिया है, विशेष रूप से डैनियल कहनमैन के तेज़ और धीमी सोचने के सिद्धांत को AI विकास को मार्गदर्शित करने के लिए। उन्होंने एक बहु-एजेंट आर्किटेक्चर की सुझाव दिया है जहाँ समस्याएँ या तो सिस्टम 1 (तेज़) एजेंट द्वारा संभाली जाती हैं, जो अतीत के अनुभव के आधार पर प्रतिक्रिया देते हैं, या सिस्टम 2 (धीमी) एजेंट द्वारा संभाली जाती हैं, जो जानबूझकर विचार करने और इष्टतम समाधान खोजने के लिए सक्रिय होते हैं। दोनों प्रकार के एजेंट एक विश्व मॉडल द्वारा समर्थित हैं जो डोमेन ज्ञान और एक स्व-मॉडल के साथ भी हैं जो अतीत के कार्य और समाधान कौशल को ट्रैक करता है। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य मानव मेटाकॉग्निशन प्रक्रियाओं को अनुकरण करके AI सिस्टम में अधिक समग्र बुद्धिमता सम्मिलित करना है।

Andrea Loreggia द्वारा 5 अक्टूबर, 2021 को समर्पित, यह पेपर यह खोजता है कि ड्यूअल-प्रोसेस सिद्धांत से प्रेरणा लेकर आर्किटेक्चर डिज़ाइन करने से वर्तमान संकरीण AI और अधिक सामान्य, अनुकूली बुद्धिमता के बीच के अंतर को पाटने में मदद मिल सकती है।

प्रमुख इकाईयाँ: लोग: Andrea Loreggia, D. Kahneman

प्रायिक: इस AI अनुसंधान पेपर में मुख्य प्रस्ताव क्या है?

यह पेपर Kahneman के ड्यूअल-प्रोसेस सिद्धांत से प्रेरणा लेकर एक बहु-एजेंट AI आर्किटेक्चर की पेशकश करता है, जो तेज़ (सिस्टम 1) और धीमी (सिस्टम 2) एजेंट का उपयोग करता है, जो विश्व और स्व-मॉडल द्वारा समर्थित हैं, ताकि मानव-जैसी बुद्धिमता प्राप्त की जा सके।

FAQ प्रश्न: इस AI अनुसंधान पेपर में मुख्य प्रस्ताव क्या है?

FAQ उत्तर: यह पेपर Kahneman के ड्यूअल-प्रोसेस सिद्धांत से प्रेरणा लेकर एक बहु-एजेंट AI आर्किटेक्चर की पेशकश करता है, जो तेज़ (सिस्टम 1) और धीमी (सिस्टम 2) एजेंट का उपयोग करता है, जो विश्व और स्व-मॉडल द्वारा समर्थित हैं, ताकि मानव-जैसी बुद्धिमता प्राप्त की जा सके।