基于社会证据和资源限制的认知架构和行为模型
1The Artificial Intelligence Research Center, Novosibirsk State University, Pirogova 1, 630090, Novosibirsk, Russia. akolonin@gmail.com.
本研究介绍了人工智能代理人的认知架构,基于社会证明和资源限制. 它旨在将人工智能行为与人类价值观和经验相协调,以实现实际应用.
科学领域:
- 认知科学 认知科学
- 人工智能的人工智能
- 行为建模行为建模
背景情况:
- 人类行为是复杂的,受到社会证明和资源限制的影响.
- 目前的人工智能发展需要能够模拟人类认知过程的架构.
- 将人工智能行为与人类价值观相协调,对于道德和有效的人工智能部署至关重要.
研究的目的:
- 提出一种能够解释人类行为的新型认知架构.
- 引导人工智能 (AI) 代理商的开发,以模仿人类行为模式.
- 确保人工智能系统与人类的价值观和经验一致.
主要方法:
- 建筑整合了社会证明和资源限制原则.
- 混合知识图组合了象征性和亚象征性知识表示.
- 功能性知识部分 (基本,社会,证据,想象) 被资源意识的推断引擎和记忆系统处理.
主要成果:
- 拟议的架构为理解和建模人类行为提供了一个框架.
- 它有助于设计具有一致信念系统和决策流程的AI代理.
- 该模型支持人工智能开发,决策支持系统和心理建模中的应用.
结论:
- 认知架构提供了一种统一的方法来建模人类行为和指导AI发展.
- 它使得人工智能代理人能够创造出与人类一致的价值观和决策.
- 潜在的应用范围包括人工智能设计,决策支持,心理治疗,在线安全和社区管理.
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