AI Black Box Problem: Transparent Solution with Cellular Automata

Core Concepts

Transparent and explainable AI can be achieved through the use of deterministic logical cellular automata based on the general theory of the relevant domain.

Abstract

人工知能の透明性と説明可能性を実現するために、一般的なドメインの理論に基づいた決定論的論理セルオートマトンを使用することで、透明で説明可能なAIが実現できる。このアプローチは、様々な理論的および応用分野に大きな展望を開く。
セルオートマトンは「ボトムアップ」モデルであり、局所規則からグローバルな振る舞いを生成する。ボトムアップ推論を通じて、我々はモデルが各イテレーションごとに生態系全体から個々の微生物の局所条件まで徹底的に構築されることを確保した。セルオートマトンの規則は生態系の三つの組織レベルで実装されており、この多レベルモデリングにより透明性が実現される。

Stats

一般的な抽象生命システム理論（Kalmykov 1997; Kalmykov 2012）に基づく一般物理学理論上の決定論的論理セルオートマトンを使用してAIの透明性と説明可能性が達成される。
セルオートマトンは数学的な物理システムの数学的な理想化であり、空間と時間が離散し、物理量が有限値を取る。
セルオートマトンは「ボトムアップ」モデルであり、局所規則からグローバルな振る舞いを生成する。
セルオートマトンは自動推論を実装し、知識ベース推論を行う。

Quotes

"Symbolic AI is a completely transparent white box."
"Cellular automata allow you to create a transparent model of the system, providing integration of the behavior of the system elements through their local interactions."
"The widespread use of symbolic AI is hampered by four fundamental barriers that were identified half a century ago."

Key Insights Distilled From

Explicitly explainable AI solution to the AI black box problem

by V. L. Kalmyk... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.03093.pdf

Deeper Inquiries

人間の思考は細胞オートマトン型並列推論に似ていますか？

人間の思考が細胞オートマトン型並列推論に似ていると言えます。細胞オートマトンは、空間と時間が離散的であり、各要素が特定のルールに従って同時に状態を変化させる数学的なモデルです。これは、物事を局所的な規則から全体的な振る舞いへと統合する点で類似しています。人間の思考も一つの情報や刺激から多くの要素を同時に処理し、それらを統合して意思決定や問題解決を行うことがあります。このようなプロセスは、細胞オートマトンのようなパラレルで局所的な推論と共通点があると言えます。