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source_url: https://arxiv.org/abs/2110.01834
source_title: "Thinking Fast and Slow in AI: the Role of Metacognition"
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tags: artificial-intelligence,cognitive-science,multi-agent-systems
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# 人間の思考様式にならったAIアーキテクチャの提案

近年のAI進化は著しいが、画像認識や自然言語処理などの限定的な領域に集中しており、人間的知能に欠ける部分が多いとされる。研究者らが提案する多エージェント型アーキテクチャは、直感的な「高速思考」と論理的な「低速思考」の二つのシステムを組み込み、より広範な問題解決を目指している。

2021年10月5日付でarXiv.orgに公開された論文「Thinking Fast and Slow in AI: the Role of Metacognition」では、研究者らがD. KahnemanおよびAndrea Loregggiaの理論に基づくAIアーキテクチャを提案している。

## システム1とシステム2の役割分担

提案されるアーキテクチャは、二種類のエージェントから構成される。システム1エージェント（「高速」思考）は過去の経験を活用して即座に反応し、システム2エージェント（「低速」思考）は推論と最適解の探索が必要な場合に意図的に起動されるとされている。

## 知識基盤の構築

両タイプのエージェントは、領域知識を含む世界モデルと、過去の行動および解決者のスキルに関する情報を含む自己モデルによって支援されるとされている。

## AI開発における認知科学の応用可能性

近年のAI技術進化は改善されたアルゴリズム、手法、大規模データセット、および計算能力の向上に結びついている。一方で、最先端のAIシステムは依然として人間的知能に含まれるべき多くの能力を欠いているとみられる。この提案は、人間の認知メカニズムに関する深い研究が、AIシステムにこうした能力を備えさせる方法を理解する上で役立つ可能性を示唆している。

*この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。*

## 出典

arXiv.org、「Thinking Fast and Slow in AI: the Role of Metacognition」、https://arxiv.org/abs/2110.01834