通过降低多样性生成层次原型
人工智能
2024-09-30 v1
摘要
人工智能领域鲜少涉及一个基础构建组件的开发：一种用于自动构建抽象层级的框架、方法论或算法。正如近期神经科学研究清楚表明的那样，这是构建智能行为的关键需求。在本文中，我们提出了一个基于原语的框架，用于自动生成构造性原型的层级结构，作为如何生成抽象层级的一种理论。我们假设存在一个具有非常特定特征的原语，并在此基础上发展了我们的框架。我们通过数学定义与证明论证了该框架的有效性。最后，我们对该框架的潜在用途及预期结果提供了一些见解。
引用
@article{arxiv.2409.18633,
title = {Reducing Diversity to Generate Hierarchical Archetypes},
author = {Alfredo Ibias and Hector Antona and Guillem Ramirez-Miranda and Enric Guinovart and Eduard Alarcon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.18633},
year = {2024}
}