AIの可能性を解き放つ：サイバネティック風アプローチ
公開:2026年1月19日 02:48
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分析
この興味深いコンセプトは、AIを圧縮された行動知覚パターンのシステムとして捉え、知性に対する斬新な視点を提供します！ データストリームを「メカニズム」に圧縮することに焦点を当てることで、より効率的で適応性の高いAIシステムの可能性が開かれます。 フリストンの「Active Inference」との関連性は、高度なエンボディードAIへの道筋を示唆しています。
重要ポイント
参照
“一般的な考え方は、エージェントの行動と知覚を同じ離散データストリームの一部として捉え、このストリームのサブセグメントを独立した「メカニズム」（行動知覚のパターン）に圧縮して知性をモデル化し、予測/行動に使用し、エージェントが学習するにつれてより一般的なフレームワークに再結合できることです。”