核心概念
生物知能は多階層能力アーキテクチャ(MCA)を使用し、細胞から器官、生物体まで至るあらゆるスケールで適応的で目的指向的な振る舞いを示す。一方、マシン知能は高レベルでのみ適応的で目的指向的である。MCAsは弱い方策最適化を通じて因果学習を可能にするが、静的な解釈層を持つマシンはこれを阻害する。
要約
本論文では、MCAsを入れ子の「主体的抽象層」として定式化し、それらがどのように因果学習を学習するかを理解する。低レベルでの弱い方策最適化が高レベルでの弱い方策最適化を可能にし、これが「多階層因果学習」と高レベルの目的指向的行動を促進することを示す。人工物では人間の抽象化を組み込むことで高レベルの目的指向的行動を低レベルの目的指向的行動から切り離してしまい、因果学習を阻害することを指摘する。これが人間の記憶に感情が伴う一方で、人工物の記憶には感情が伴わない一因かもしれないと推測する。
統計
生物知能は高レベルの目的指向的行動を低レベルの目的指向的行動から切り離すことなく実現できる。
人工物では高レベルの目的指向的行動を低レベルの目的指向的行動から切り離してしまうため、因果学習が阻害される。
人間の記憶に感情が伴うのは、高レベルの行動が低レベルの行動から切り離されていないためと推測される。
引用
"生物知能は細胞から器官、生物体まで至るあらゆるスケールで適応的で目的指向的な振る舞いを示す。"
"MCAsは弱い方策最適化を通じて因果学習を可能にするが、静的な解釈層を持つマシンはこれを阻害する。"
"人工物では人間の抽象化を組み込むことで高レベルの目的指向的行動を低レベルの目的指向的行動から切り離してしまい、因果学習を阻害する。"