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本論文では、現在のAIモデルが自律学習を達成する上での限界を批判的に検討し、人間の認知に触発された学習アーキテクチャを提案する。
提案されたフレームワークは、観察からの学習（システムA）と能動的な行動からの学習（システムB）を統合し、内部生成されるメタ制御信号（システムM）に応じてこれらの学習モードを柔軟に切り替える。
これは、生物が進化や発達のタイムスケールを超えて、現実世界や動的な環境に適応する方法にヒントを得て構築できると論じている。
AIによる翻訳/要約をしています。正確な情報はオリジナルサイトにてご確認ください。
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