論文の概要: Vygotskian Autotelic Artificial Intelligence: Language and Culture
Internalization for Human-Like AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01134v1
- Date: Thu, 2 Jun 2022 16:35:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-03 12:56:05.532401
- Title: Vygotskian Autotelic Artificial Intelligence: Language and Culture
Internalization for Human-Like AI
- Title（参考訳）: Vygotskian Autotelic AI:人間のようなAIのための言語と文化の内在化
- Authors: C\'edric Colas, Tristan Karch, Cl\'ement Moulin-Frier, Pierre-Yves
Oudeyer
- Abstract要約: 本稿では,人工寿命スキル発見の探求において,新たなAIパラダイムを提案する。
我々は特に言語に焦点をあて、その構造と内容が人工エージェントにおける新しい認知機能の発展にどう役立つかに注目した。
言語と体格の相互作用から生まれる新しい人工認知機能の例を明らかにすることで、アプローチを正当化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.487953861478054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building autonomous artificial agents able to grow open-ended repertoires of
skills is one of the fundamental goals of AI. To that end, a promising
developmental approach recommends the design of intrinsically motivated agents
that learn new skills by generating and pursuing their own goals - autotelic
agents. However, existing algorithms still show serious limitations in terms of
goal diversity, exploration, generalization or skill composition. This
perspective calls for the immersion of autotelic agents into rich
socio-cultural worlds. We focus on language especially, and how its structure
and content may support the development of new cognitive functions in
artificial agents, just like it does in humans. Indeed, most of our skills
could not be learned in isolation. Formal education teaches us to reason
systematically, books teach us history, and YouTube might teach us how to cook.
Crucially, our values, traditions, norms and most of our goals are cultural in
essence. This knowledge, and some argue, some of our cognitive functions such
as abstraction, compositional imagination or relational thinking, are formed
through linguistic and cultural interactions. Inspired by the work of Vygotsky,
we suggest the design of Vygotskian autotelic agents able to interact with
others and, more importantly, able to internalize these interactions to
transform them into cognitive tools supporting the development of new cognitive
functions. This perspective paper proposes a new AI paradigm in the quest for
artificial lifelong skill discovery. It justifies the approach by uncovering
examples of new artificial cognitive functions emerging from interactions
between language and embodiment in recent works at the intersection of deep
reinforcement learning and natural language processing. Looking forward, it
highlights future opportunities and challenges for Vygotskian Autotelic AI
research.
- Abstract（参考訳）: オープンエンドのスキルのレパートリーを成長させることができる自律型人工知能の構築は、AIの基本的な目標の1つだ。
その目的のために、有望な発展的アプローチは、独自の目標、すなわち自律的エージェントを生成し、追求することによって、新しいスキルを学ぶ本質的な動機付けを持つエージェントの設計を推奨する。
しかし、既存のアルゴリズムは、目標の多様性、探索、一般化、スキル構成において重大な制限をまだ示している。
この視点は、オートテリックエージェントが豊かな社会文化の世界に没入することを要求している。
特に言語に焦点をあて、その構造と内容が、人間のように、人工エージェントにおける新しい認知機能の発展にどのように役立つかに注目します。
実際、私たちのスキルのほとんどは孤立して学べませんでした。
形式的な教育は、系統的に、本は歴史を、YouTubeは料理の仕方を教えてくれる。
重要なことは、私たちの価値観、伝統、規範、そして私たちのゴールのほとんどは本質的に文化的です。
この知識は、抽象、構成的想像力、関係性思考といった我々の認知機能のいくつかは、言語的・文化的相互作用によって形成されます。
ヴィゴツキーの研究に触発されて、Vygotskianのオートテオリックエージェントが他人と対話でき、さらに重要なのは、これらの相互作用を内部化して、新しい認知機能の開発を支援する認知ツールに変換できることだ。
本稿では,人工寿命スキル発見の探求において,新たなAIパラダイムを提案する。
深い強化学習と自然言語処理の交わる最近の研究において、言語と実施者の相互作用から生まれる新しい人工認知機能の例を明らかにすることで、アプローチを正当化する。
今後、Vygotskian Autotelic AI研究の機会と課題が注目される。
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