May, 2023

透过认知通用模型阐明系统 1 和 2

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TL;DR该研究采用计算思维作为分析工具并运用认知共同模型来解决对 System-1 和 System-2 的双系统描述难以精确和滋生误解的问题，结果表明 System-1 和 System-2 的特点形成了认知属性的一种谱系，并阐明了其潜在机制、存在的误解及对元认知的影响。
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发现论文，激发创造
  • AAAI 2022 秋季研讨会：基于共同认知模型实现的系统 1 和系统 2

    本文旨在将关于 System-1 和 System-2 的双重系统描述引入人工智能领域，并通过将其置于认知共同模型中解决这一和其他问题。结果表明，被认为是 System-1 和 System-2 特征的不同性质实际上形成了一个认知属性光谱。共同模型提供了有关 System-1 和 System-2 所涉及的计算单元、其基本机制以及对学习、元认知和情感的影响的全面视野。

    May, 2023

  • 双系统神经符号推理在神经序列模型中的一致性与连贯性改进

    通过在神经序列模型（System 1）中加入逻辑推理模块（System 2），提高模型的逻辑一致性和准确性。实验表明此方法可以提高故事生成和指令执行的一致性和准确性。

    Jul, 2021

  • 智能系统认知特征评估及预测能力评估

    本文提出了一种智能系统评估通用双轴刻度。该刻度考虑了智能系统在环境背景下随时间发展的特性，强调了预期能力对于其计算能力的调节影响，并讨论了解决问题的正确性和适当性如何与解决能力本身的正确使用联系起来。

    Sep, 2022

  • 将生成网络与认知的共同模型相结合

    该文章提出了将认知通用模型调整为人工智能领域中的大型生成网络模型的理论框架。通过将通用模型中的模块重组为辅助于中心生产系统的阴影生成系统，可以实现这一目标，该中心生产系统基于阴影生成系统的输出进行高级推理。在通用模型中实现这种创新结构，可以实现认知体系结构和生成神经网络之间无缝的连接。

    Jan, 2024

  • 定义、建模和分析认知机制的框架

    通过机械化途径，提出定义、建模和分析认知机制的框架，并介绍了数学模型和可视化方法。

    Nov, 2023

  • 走向新常识科学

    本篇论文讨论了人工智能中普遍存在的缺乏常识与人类智能的巨大差距，提出了从更广泛的角度考虑人工智能中的常识，处理完整的认知系统，并倡导对人工智能领域的常识知识进行全新的科学探索。

    Dec, 2021

  • 共享意向性的计算机制，以及关于理性和意识的推测

    本研究利用 David Marr 的信息处理模型，提出了计算机代理间实现共享意图的基本机制，并探讨了这些机制如何应用于现代基于人工智能的机器人中。另外，作者还通过推测性的思考实验，将这些机制扩展到了人类，提出了 “共享意图第一理论”（SIFT）用以解释人类的理性和意识现象。

    Jun, 2023

  • 通过条件模拟实现常识推理：图灵在人工智能中的遗产

    该论文提出了一种基于概率图灵机的计算形式化的 QUERY 抽象，通过条件模拟捕获概率条件，从而将常识推理转化为观察到的统计模型中不确定的世界的概率推断。

    Dec, 2012

  • 人类行为建模 Part II -- 认知方法与不确定性

    本文讨论以人类认知能力、局限性和偏见为基础的学习方法，并介绍一些方法来产生和利用对人类决策或未来决策结果的偏见或不确定性的表示。

    May, 2022

  • DOMINO: 多步视觉语言推理的双系统

    通过一个包含系统 1 和系统 2 的双系统，本论文提出了一种用于多步骤多模态推理的方法，其中系统 1 用于提取视觉信息，系统 2 用于深入推理。通过实验证明，我们的方法在图表数据集上与之前的工作相比表现出竞争力，在多步骤推理的少量数据上通过微调系统 2 模块（LLaMA-2 70B），我们的方法的准确性得到进一步提升，并在具有人工提出问题的挑战性数据集上超过最佳全监督端到端方法 5.7% 以及具有 FlanPaLM（540B）的流水线方法 7.5%。

    Oct, 2023