從表徵到認知架構：可擴展的框架

Core Concepts

提出一個基於資訊源的計算框架，能夠從底層構建經典認知架構的元素，如長期記憶和工作記憶，並以無縫的階層方式實現這種垂直性。

Abstract

本文提出了一個新的方法來解釋現實世界為一個資訊源，並將其轉化為一個計算框架，以捕捉和表示這種資訊。這個框架能夠從一個簡單的基元出發，構建經典認知架構的元素，如長期記憶和工作記憶。此外，它以無縫的階層方式實現了這種垂直性。

文章首先討論了人工智能領域中普遍使用的優化方法存在的問題，提出了從建模的角度來實現人工通用智能的重要性。作者認為，世界不能一次性地被觀察到，而是需要通過經驗來建模。因此，提出了自我投射持久性原則(SPPP)，即任何存在於世界中的潛在信息都是持久的並不斷地表達自己。

基於SPPP原則，作者提出了一個計算框架，其核心是腳印(Footprint)和單元(Cell)的概念。腳印代表了對一組具體表徵的抽象，單元則是多個腳印的集合。作者進一步提出了集群(Cluster)的概念，以構建腳印的階層結構。最後，作者提出了元集群(Metacluster)的概念，以處理不同類型的表徵並構建感知-運動迴路。

整個框架旨在從底層構建經典認知架構的元素，並以無縫的階層方式實現這種垂直性。作者認為這種方法有潛力解決Fodor和Pylyshyn提出的系統性挑戰。

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Quotes

無

Key Insights Distilled From

From Manifestations to Cognitive Architectures: a Scalable Framework

by Alfredo Ibia... at arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.09823.pdf

Deeper Inquiries

如何將這個框架應用於解決具體的人工智能問題，例如自然語言處理或者電子遊戲中的智能代理?

這個框架可以通過其層次化的認知架構和自我投影持續性原則（SPPP）來解決具體的人工智能問題，如自然語言處理（NLP）和電子遊戲中的智能代理。在自然語言處理中，框架可以利用感知抽象來捕捉語言的不同表現形式，例如單詞、短語和句子。透過Footprinting方法，系統可以將不同的語言表現合併為共同的Footprint，這樣可以幫助模型理解語言的多樣性和上下文依賴性。
在電子遊戲中，智能代理可以利用這個框架的感知和運動抽象來進行環境互動。代理可以通過感知環境的不同表現（如視覺和聲音）來建立對遊戲世界的理解，並根據這些感知生成相應的行動。這種方法不僅能夠提高代理的反應能力，還能使其在複雜的遊戲情境中進行更高層次的推理和計劃，從而增強遊戲體驗。

這個框架是否能夠解決人工智能中的符號接地問題?

是的，這個框架有潛力解決人工智能中的符號接地問題。符號接地問題主要涉及如何將抽象符號與其在現實世界中的具體對應物連接起來。透過將世界視為信息源，並利用SPPP原則，框架能夠從具體的感知表現中提取潛在信息，並將其轉化為可操作的抽象概念。這種方法使得符號不僅僅是靜態的標籤，而是與其所代表的現實對象之間建立了動態的、持續的聯繫。
此外，框架中的Footprinting和Cell概念允許系統在不同的上下文中重新組合和更新符號的意義，這樣可以更好地反映現實世界的變化。這種靈活性使得符號能夠在多種情境中保持其意義，從而有效地解決符號接地問題。

這個框架如何與神經科學的最新發現相結合,進一步完善人工通用智能的建模?

這個框架可以與神經科學的最新發現相結合，進一步完善人工通用智能的建模。當前神經科學的研究表明，大腦的運作並非僅僅依賴於優化算法，而是通過建模世界來進行信息處理。這與框架中提出的從信息源的角度分析世界的理念相吻合。
具體而言，框架中的Sparse Distributed Representation（SDR）與大腦的神經元活動模式相似，這使得系統能夠以更接近生物學的方式來處理信息。此外，框架的層次化結構反映了大腦中知識的組織方式，從具體到抽象的層次化抽象有助於模擬大腦的認知過程。
通過整合神經科學的發現，這個框架可以進一步優化其Footprinting和Cell的設計，使其更好地模擬大腦的學習和記憶機制。這樣的結合不僅能夠提高人工通用智能的效能，還能使其在處理複雜任務時更具靈活性和適應性。