A topical challenge for algorithms in general and for automatic image categorization and generation in particular is presented in the form of a drawing for AI to understand. In a second vein, AI is challenged to produce something similar from verbal description. The aim of the paper is to highlight strengths and deficiencies of current Artificial Intelligence approaches while coarsely sketching a way forward. A general lack of encompassing symbol-embedding and (not only) -grounding in some bodily basis is made responsible for current deficiencies. A concomitant dearth of hierarchical organization of concepts follows suite. As a remedy for these shortcomings, it is proposed to take a wide step back and to newly incorporate aspects of cybernetics and analog control processes. It is claimed that a promising overarching perspective is provided by the Ouroboros Model with a valid and versatile algorithmic backbone for general cognition at all accessible levels of abstraction and capabilities. Reality, rules, truth, and Free Will are all useful abstractions according to the Ouroboros Model. Logic deduction as well as intuitive guesses are claimed as produced on the basis of one compartmentalized memory for schemata and a pattern-matching, i.e., monitoring process termed consumption analysis. The latter directs attention on short (attention proper) and also on long times scales (emotional biases). In this cybernetic approach, discrepancies between expectations and actual activations (e.g., sensory precepts) drive the general process of cognition and at the same time steer the storage of new and adapted memory entries. Dedicated structures in the human brain work in concert according to this scheme.


翻译:本文首先以一幅待AI理解的绘图形式,提出了针对通用算法(特别是自动图像分类与生成算法)的即时性挑战。其次,挑战AI根据文字描述生成类似内容。本文旨在粗线条勾勒未来发展方向的同时,凸显当前人工智能方法的优势与不足。当前缺陷的根本原因在于缺乏全面的符号嵌入,以及(不仅是)在某种具身基础上的符号奠基。随之而来的是概念层级组织的缺失。针对这些不足,本文建议大幅回溯,重新整合控制论与模拟控制过程的要素。研究主张,乌洛波罗斯模型提供了一个具有前景的全景视角,其具备有效且通用的算法框架,能够支持所有可及抽象层次与能力水平的通用认知。根据乌洛波罗斯模型,现实、规则、真理与自由意志均为有用的抽象概念。逻辑演绎与直觉推测均被认定产生于同一基于模式的记忆分区以及一种称为“消耗分析”的监控过程。后者既引导短时程的注意力聚焦,也调节长时程的情感偏向。在此控制论方法中,期望与实际激活(如感官知觉)之间的偏差驱动着通用认知过程,同时指引新记忆条目与调整后记忆条目的存储。人脑中的专用结构协同运作,遵循该模型所描绘的方案。

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