論文の概要: Building Human-like Communicative Intelligence: A Grounded Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02734v1
- Date: Sun, 2 Jan 2022 01:43:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-16 16:20:33.591530
- Title: Building Human-like Communicative Intelligence: A Grounded Perspective
- Title（参考訳）: 人間ライクなコミュニケーション知性の構築--基盤的視点
- Authors: Marina Dubova
- Abstract要約: 言語学習における驚くべき進歩の後、AIシステムは人間のコミュニケーション能力の重要な側面を反映しない天井に近づいたようだ。
本稿は、ナチビストと象徴的パラダイムに基づく認知にインスパイアされたAIの方向性には、現代AIの進歩を導くために必要なサブストラテジと具体性がないことを示唆する。
本稿では,「地下」言語知能構築のための具体的かつ実装可能なコンポーネントのリストを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Modern Artificial Intelligence (AI) systems excel at diverse tasks, from
image classification to strategy games, even outperforming humans in many of
these domains. After making astounding progress in language learning in the
recent decade, AI systems, however, seem to approach the ceiling that does not
reflect important aspects of human communicative capacities. Unlike human
learners, communicative AI systems often fail to systematically generalize to
new data, suffer from sample inefficiency, fail to capture common-sense
semantic knowledge, and do not translate to real-world communicative
situations. Cognitive Science offers several insights on how AI could move
forward from this point. This paper aims to: (1) suggest that the dominant
cognitively-inspired AI directions, based on nativist and symbolic paradigms,
lack necessary substantiation and concreteness to guide progress in modern AI,
and (2) articulate an alternative, "grounded", perspective on AI advancement,
inspired by Embodied, Embedded, Extended, and Enactive Cognition (4E) research.
I review results on 4E research lines in Cognitive Science to distinguish the
main aspects of naturalistic learning conditions that play causal roles for
human language development. I then use this analysis to propose a list of
concrete, implementable components for building "grounded" linguistic
intelligence. These components include embodying machines in a
perception-action cycle, equipping agents with active exploration mechanisms so
they can build their own curriculum, allowing agents to gradually develop motor
abilities to promote piecemeal language development, and endowing the agents
with adaptive feedback from their physical and social environment. I hope that
these ideas can direct AI research towards building machines that develop
human-like language abilities through their experiences with the world.
- Abstract（参考訳）: 現代の人工知能(AI)システムは、画像分類から戦略ゲームまで様々なタスクで優れており、これらの領域の多くで人間よりも優れています。
しかし、近年の言語学習の驚くべき進歩の後、AIシステムは人間のコミュニケーション能力の重要な側面を反映しない天井に近づいたようだ。
人間の学習者とは異なり、コミュニケーションaiシステムは、体系的に新しいデータへの一般化に失敗し、サンプル非効率に苦しめられ、常識的な意味知識を捉えられず、現実世界のコミュニケーション状況に翻訳されないことが多い。
Cognitive Scienceは、この点からAIがどのように前進するかについて、いくつかの洞察を提供する。
本稿の目的は,(1)ナチビストや象徴的パラダイムに基づく認知にインスパイアされたAI指導が,現代AIの進歩を導くために必要なサブストラテジや具体性を欠いていること,(2)エンボディード,エンベッドド,拡張,活動的認知(4E)研究にインスパイアされた,AIの進歩に対する「接地」的な視点を明示することである。
認知科学における4E研究の成果を概観し,人間の言語発達における因果的役割を担う自然主義的学習条件の主な側面を識別する。
言語知を構築するための具体的で実装可能なコンポーネントのリストを提案するために、この分析を使っています。
これらのコンポーネントには、知覚行動サイクルで機械を具現化し、エージェントに独自のカリキュラムを構築するための積極的な探索機構を装備し、エージェントが徐々に運動能力を発達させ、断片的な言語開発を促進し、物理的および社会的環境からの適応的なフィードバックでエージェントを内挿することが含まれる。
これらのアイデアが、世界との体験を通じて、人間に似た言語能力を開発するマシン構築に向けて、ai研究を指示できることを願っています。
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