A Mathematical and Cognitive Framework for Emotionally-Aware Self-Reflective AGI Systems
- سال انتشار: 1404
- محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی کامپیوتر، برق، مکانیک و علوم مهندسی
- کد COI اختصاصی: CMELC02_064
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 148
نویسندگان
Farhangian University, Rasoul-e Akram Campus, Ahvaz
چکیده
This paper introduces a novel theoretical framework for Artificial General Intelligence (AGI) systems capable of emotional understanding, self-reflection, and continuous learning. Building upon concepts from information theory, Bayesian inference, and topological cognitive modeling, we formalize three core constructs: self-uncertainty, emotional abstraction, and reflective loop triggers. Self-uncertainty quantifies the system’s internal doubt about its perceptions or actions, expressed via a conditional entropy-KL divergence formula. Emotional abstraction maps raw sensory inputs to a continuous affective manifold, enabling the system to generalize emotional states across contexts using concept-weighted graphs. Reflective loops are triggered dynamically based on an adaptive threshold tied to prediction errors and epistemic surprise. Together, these constructs allow an AGI to pause automatic behaviors, introspect, and update its internal models based on mismatched predictions or novel emotions. We propose a preliminary architecture combining lightweight transformer encoders, attention-based meta-cognitive modules, and low-dimensional emotion embeddings. We present preliminary simulation results in a simplified GridWorld environment, showcasing the system's ability to trigger self-reflection based on uncertainty. This framework moves toward closing the gap between machine intelligence and human-like awareness by embedding mechanisms for uncertainty management and emotional reasoning into core cognition.کلیدواژه ها
AGI, Self-Uncertainty, Emotional Embedding, Reflective Cognition, Continual Learningمقالات مرتبط جدید
- تحلیل انطباقی کیفیت و میزان محبوبیت خدمات ابری با بررسی و مقایسه رتبه بندی Tranco و رتبه بندی عملکردی شرکت های ابری
- طبقه بندی سیگنال های EEG ثبت شده از قشر پیش پیشانی به منظور کشف اثر موسیقی در شدت احساسات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و پرسشنامه
- ارائه رویکردی برای مدیریت ریسک در پروژه های نرمافزاری با استفاده از خوشه بندی تجمعی
- تحلیل احتمالنقض ترتیب علیتی پیام ها در یک الگوریتم پخش علیتی در سیستمهای توزیع شده
- بهینه سازی به سبک گربه های شنی: الگوریتمی برای جستجوی کارآمد و مدیریت ازدحام
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.