Cognition is All You Need

本文是LLM系列文章，针对《Cognition is All You Need》的翻译。

摘要

最近关于对话式人工智能工具（如由大型语言模型（LLM）提供动力的聊天机器人）在复杂的现实世界知识工作中的应用的研究表明，推理和多步骤问题解决存在局限性。具体来说，虽然现有的聊天机器人模拟的是肤浅的推理和理解，但随着问题复杂性的增加，它们很容易出错。这些系统未能解决复杂的知识工作，是因为它们没有进行任何实际的认知。在这篇立场论文中，我们提出了一个更高层次的框架（“认知AI”），用于在大型语言模型之上和之外实现程序定义的神经符号认知。具体而言，我们为认知人工智能提出了一个双层功能架构，作为可以执行复杂多步骤知识工作的人工智能系统的路线图。我们提出认知人工智能是更高形式人工智能（如AGI）进化的必要先导，并特别声称AGI不能单独通过概率方法实现。最后，我们讨论了对大型语言模型、人工智能的采用周期和商业认知人工智能开发的影响。

引言

相关研究

定义会话AI

智能与认知

直觉和抽象推理

定义认知AI

认知AI功能架构

双层架构

比较对话AI和认知AI

认知AI的局限性

智能进化阶梯中的认知人工智能