認知科学 第 29 巻 第 1 号 (2022)) pp. 36–46 https://doi.org/10.11225/cs.2021.062 Cognitive Studies: Bulletin of the Japanese Cognitive Science Society, Vol. 29, No. 1, pp. 36–46 特集 認知科学から見た深層学習の地平線 招待論文 https://www.jstage.jst.go.jp/article/jcss/29/1/29_2021.062/_pdf/-char/ja ## Abstract 本論文では、近年の[[深層学習|ディープラーニング]]の進歩に基づく知能の統合アーキテクチャを提案する。動物OSと言語アプリと呼ばれる2つのシステムが、感覚運動系と記号処理系を表す。世界モデルは、環境における物理的なインタラクションを通じて獲得される。世界モデルの要素を切り離すことで、反実仮想が可能となる。言語アプリへの問い合わせをトリガーに、世界モデルを使ったデータを生成し、それを元に答えを生成することができる。このような深層学習モデルと外部モジュールの統合は、多くの既存研究で可能であることが示されています。さらに、知識処理、推論、長期計画、意思決定などのプリミティブな機能は、言語タスクと呼ばれる対応するデータセットやタスクで学習することで得られると主張する。本提案の主な主張は、記号処理は深層学習と離散的な入出力によって獲得される機能の集合であるということである。提案モデルは、AIや認知科学の分野における大量の先行研究議論を、深層学習における最新の知見と統合している点で新規性がある。 ## メモ - 技術的詳細は [[深層学習と人工知能]] > 言語アプリが動物 OS の上に成り立ち，そしてその機能を使っているからである．外から見ると，すなわち他者から見ると，言語アプリの入出力が主に見えている．しかし，その背後で動物 OS がさまざまな仕事をしているということを直観的に示 す名称であると考えている． 7.議論 より引用