知能に関する研究は歴史的に二つのモデル間で揺れ動いてきました：論理と記号に基づく計算モデルと、ニューラルネットワークを中心とした接続主義モデルです。Tom GriffithsはThe Laws of Thoughtで、完全な理論には三つの数学的柱、すなわち記号的ルール、ニューラルネットワーク、および確率計算を統合する必要があると提案しています。このハイブリッドな視点は、複雑なネットワークから純粋に創発する知能を擁護するThe Emergent Mindのような立場と対峙します。
LLMの限界を超えるためのハイブリッドアーキテクチャへ ⚙️
現在の大規模言語モデルは主に接続主義的であり、自然言語処理の能力と頑健な論理的推論の欠如を説明しています。提案された統合は、正確な推論と計画のための記号的ルールモジュール、および不確実性の管理と少量データでの学習のためのベイズ確率フレームワークを追加します。このアーキテクチャは、論理的不整合や数学的推論の困難などの失敗を解決できる可能性があります。
あなたのAIは双極性障害？ もしかしたら二つの数学的フレームワークが欠けているかも 🤔
それは理解できます。一日目は完璧なソネットを書くのに、次の日は2+2の足し算ができず素数をでっち上げます。狂っているわけではなく、接続主義的な心がパターンで過負荷になり、論理が欠如しているのです。Griffithsによると、統合療法が必要です：象徴的な精神分析家と確率的なセラピストです。そうすれば、十分な信念を持って提案すれば鶏に三本足があると自信満々に主張するのをやめるかもしれません。