建立一种人类综合人工认知系统,即人工综合情报(AGI),是人工智能(AI)领域的圣杯。此外,实现人工系统实现认知发展的计算模型将是脑和认知科学的优秀参考。本文介绍了一种通过集成元素认知模块来开发认知架构的方法,以实现整个模块的训练。这种方法是基于两个想法:(1)脑激发AI,学习人类脑建筑以构建人类级智能,(2)概率的生成模型(PGM)基础的认知系统,为发展机器人开发认知系统通过整合PGM。发展框架称为全大脑PGM(WB-PGM),其根本地不同于现有的认知架构,因为它可以通过基于感官电机信息的系统不断学习。在这项研究中,我们描述了WB-PGM的基本原理,基于PGM的元素认知模块的当前状态,与人类大脑的关系,对认知模块的整合的方法,以及未来的挑战。我们的研究结果可以作为大脑研究的参考。随着PGMS描述变量之间的明确信息关系,本说明书提供了从计算科学到脑科学的可解释指导。通过提供此类信息,神经科学的研究人员可以向AI和机器人提供的研究人员提供反馈,以及目前模型缺乏对大脑的影响。此外,它可以促进神经认知科学的研究人员以及AI和机器人的合作。
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