アントニオ・リエト（1983年12月18日生まれ）は、イタリアの認知科学者および計算機科学者であり、サレルノ大学およびイタリア国立研究評議会の高性能計算研究所に所属している。彼の研究は、認知アーキテクチャ、認知の計算モデル、常識推論、心的表象、説得技術に焦点を当てている。彼はトリノ大学コンピュータ科学部で人工知能と認知的人工システムの設計と評価に関するコースを教えている。
リエトの業績は、人工知能と認知科学を橋渡しし、人間の推論と分類法により近い計算システムを構築することを目指している。彼は特に、心的表象の異なる理論を統合するモデルの開発と、生物学的に着想を得たAIシステムを評価するための方法論的枠組みの提案で知られている。
教育と初期の経歴
リエトはサル大学で博士号を取得し、その論文は知識表現を扱っていた。2012年から2023年まで、彼はトリン大学のコンピュータサイラボで人工知能の研究者として働いた。この期間中、彼は最も影響力のあるモデルと枠組みのいくつかを開発し、認知に触発された計算機分野の第一人者としての地位を確立した。
彼の博士号課程と博士后研究は、特にAIへの記号的および下位的アプローチを組み合わせた彼のその後の貢献の基礎を築いた。この二重の焦点は彼のキャリアの特徴となり、彼の仕事を純糸状的コネクショニズムや純粋に論理的な方法とは区別するものとなった。
認知モデルとDUAL PECCS
リエコは、プロトタイプベースと例示ベースの両方の戦略を統合する、認知に触発された分類の計算モデルに関する業績で知られている。彼のモデルであるDUAL PECCSは、ピーター・ガーデンフォスの概念空間と、Cycなどの大規模な記述論理オントロジージを組み合わせている。このハイブリッドなアプローチにより、システムは幾何的および記号的の両方の表象の知識の長所れを活用できる。
DUAL PECCSは、さまざまな認知アーキテクチャの分類能力を拡張するために使用されており、単体システムを超えた有用性を示している。このモデルは、機械学習における神経と記号の組み合わせに向けた現代的な動向を反映しているが、明確なログ活性のある理論的基盤とおい、現在の多くの大規模言語モデルよりも前例的かつ異なるものである。
プロトタイプと例示の統合は、認知科学における人間にカテゴリーを表象する方法に関する最新の議論に対応している。両方の戦略を計算上の枠組みで共存し、相互に補完できることを示すことで、リエコは従来は主として学的なものであった理論的アイデアの具体的実装を提供した。
最小の認知的グリッドとTCL
リエコは、生物学的および認知に触発された人工システムの説明力をランクするための方法論ツールとして最小認知グリッドを提案した。このフレームワークは、AIシステムが認知現象をどの熵度説明できるかを評価する方法を研究者に提供し、異なるアーキテククチャとモデルを比較する構造化されたアプローチを提供する。
GPLをポズザトとともに、リエコは典型的知識ベースの合成論理として知られる、認知に触発された確率的発明論理展開を開発した。この言語語は、概念的概念の構成と組み合わせを通じての自動的な人間様知識生成に使用される。TCLは、システムMETCL（典型的構成論理における比喩表現の展開）の推論エンジンとして機能するように設計されており、自動的な比喩生成と識別を目的としている。
これらの貢献は、生成AIの文脈で重要なものであり、機械が人間の創造方法を映すように新しい概念や比喩をどのように創造できるかを探っている。多くの統計的アプローチとは異なり、TCLは形式的論理と認知原則に基づいており、知識生成の代替的な道を提供します。
説得技術
説得技術の領域で、リエコはヴェルネロと一緒に、論理的誤認に還元可能な議論はWebとモバイル技術の両方で広く採用されている説得技術のクラスであることを示しました。彼らの研究は、誤いた議論が単なる誤りではなく、ユーザーの得る影響を及ぼすために体系的に使用されることを示している。
2021年のランドコーポレーションによるレポートはこの洞察を確認し、リエコとヴェルネロが提案した論理誤認の利用が、ロシアのエージェンツがヨーロッパでのオンライン言説に影響を与え、社会的破壊の情報を広めるために使用する自動説得戦略の一つであることを示している。この発見は、彼の研究の実際世界への影響を示し、学術的な作業の説得力を、デマ情報やソーシャルメディア操作に関する現代的な懸念と結び付けるものである。
客員研究とサービス
リエコは、メールカーネル大学、ハイファ大学、ルン大学での客員研究員を務めてきた。また、国立研究核大学MEPhI（モスクワ工学物理研究所）のアソシエイトリサーチャーおよび科学コンサルタントとしても務めている。これらの国際的な共同は彼の研究の視点を豊かにし、彼の作業の範囲を広げた。
2013年、彼は、人工知能と認知に関する国際的なワクショップシリーズAICを創設した。このワークショップでシリーズは、AIと認知科学の交差点に研究者のためのフォーラムを提供した。この学際的な分野の成長に貢献している。
彼はイタリアの認知科学アソシエーションの副会長を務め、The Experimental and Theoretical Artificial Intelligenceの副編集長です。また、Cognitive Systems Researchの科学的委員会のメンバーであり、IEEEの認知ロボティクス技術委員会に所属しています。2024 年1月以来、彼は、イーリエンに人工知能協会（AIxIA）の科学委員会の選われたメンバーとなっています。
賞と受賞
2020年には、リエコはACM Distinguished Speakerの地位を獲得した。これは複雑なアイデアを多様な観客に伝える彼の能力を認められたものである。2018年には、BICA協会（生物学的に触発された認知の認知アーキテクチャ会）から、認知avい人工システムとの貢献が評価されて傑出した賞を受賞した。
これらの受賞は、彼の研究が学界と広いAI分野に与える影響を反映している。彼の研究は、多岐にわたり引用されており、認知アーキテクチャ、常識推論、説得技術の其後の研究に影響を与えた。
主要な出版物
リエトは、定期的にジャーナルや会議録に発表している。彼の著書である『Cognitive Design for Artificial Minds（2021年）』（ラウトリッジ）は、認知原理に基づくAIシステムを設計するという彼のアプローチを総確認している。さらに、彼はAICワークショップや物語の計算モデルワークショップを含む、複数の論文集の編集も行っているものである。
主なジャーナル記事には、2018年の「知識レベルにおける認知アーキテクチャ：現在の限界と可能な発展」の共著などが含まれる（レビエールとらの執筆）2017年の「Dual-PECCS:：認知システムの概念的な表現と分類」をか、ラジョーニとロと共著ています。代表的な典型的な論理に関する研究は、2020年のJournal of Experimental and le Theory and Artificial Intelligenceに掲載された。
ストーリーテリング自走に関する研究は、2023年CarIn Journal（日本雑誌）に発表され、ACT-Rベースのシステムお、多様な爆発力の保持と説得的な態度をどのように管理できるかを検討している。この研究は、認知アーキテクチャと説得への関心を結びつけ、人間と構造間の相互作用の応用を示している。
将来と今後の研究
リエトの貢献は、認知的にで使用されたAIの分野を形作るのに役立っており、理論的なフレームワークと実用的なシステムを提供している。多重レベルの表現を統合する彼の著名性と、AIシステムを評価するための方法論的るツールは、ニューラルネットワーク、トランスフォーマー、その他のAIパラダイムに取り組む研究者たちに影響を与えて続けている。
2025年時点で彼はサレルノ大学で研究を続けており、常識行と概念の組み合わせに関する新しい方向性を探っている。彼の研究は、人間の認知より適した方法で、ezな推論を生成等ができるAIシステムの構築につながることができる。