Системы ИИ продвинулись в удивительном темпе, но по-прежнему ограничены в своей области применения, преуспевая в таких задачах, как интерпретация изображений и обработка языка, но не обладая более широким человеческим интеллектом. Эти достижения во многом опираются на обширные наборы данных и вычислительную мощность, а не на фундаментальное понимание. Авторы предлагают изучить человеческие познавательные механизмы, в частности теорию Дэниела Кахнемана о быстром и медленном мышлении, чтобы направить развитие ИИ. Они предлагают многопосредническую архитектуру, где проблемы решаются либо системой 1 (быстрая) агентами, которые реагируют на основе прошлого опыта, либо системой 2 (медленная) агентами, активируемыми для целенаправленного рассуждения и поиска оптимальных решений. Оба типа агентов поддерживаются моделью мира, содержащей доменную информацию, и моделью «я», которая отслеживает прошлые действия и навыки решателя. Этот подход стремится внедрить более всесторонний интеллект в системы ИИ, имитируя человеческие метакогнитивные процессы.

Представлено Andrea Loreggia 5 октября 2021 года, статья исследует, как архитектурный дизайн, вдохновленный теорией двойных процессов, может сократить разрыв между текущим узким ИИ и более общим, адаптивным интеллектом.

Ключевые сущности: Люди: Andrea Loreggia, D. Kahneman

Часто задаваемые вопросы: Какова основная предложение в этой статье исследования ИИ?

Статья предлагает многопосредническую архитектуру ИИ, вдохновленную двойной теорией процессов Кахнемана, используя быстрых (система 1) и медленных (система 2) агентов, поддерживаемых моделями мира и «я», чтобы достичь более человеческого интеллекта.

Часто задаваемые вопросы Вопрос: Какова основная предложение в этой статье исследования ИИ?

Часто задаваемые вопросы Ответ: Статья предлагает многопосредническую архитектуру ИИ, вдохновленную двойной теорией процессов Кахнемана, используя быстрых (система 1) и медленных (система 2) агентов, поддерживаемых моделями мира и «я», чтобы достичь более человеческого интеллекта.