論文の概要: Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17066v1
• Date: Fri, 26 May 2023 16:21:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 13:39:01.957468
• Title: Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind
• Title（参考訳）: 自然言語社会におけるマインドストーム
• Authors: Mingchen Zhuge, Haozhe Liu, Francesco Faccio, Dylan R. Ashley, R\'obert Csord\'as, Anand Gopalakrishnan, Abdullah Hamdi, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Vincent Herrmann, Kazuki Irie, Louis Kirsch, Bing Li, Guohao Li, Shuming Liu, Jinjie Mai, Piotr Pi\k{e}kos, Aditya Ramesh, Imanol Schlag, Weimin Shi, Aleksandar Stani\'c, Wenyi Wang, Yuhui Wang, Mengmeng Xu, Deng-Ping Fan, Bernard Ghanem, J\"urgen Schmidhuber
• Abstract要約: ミンスキーの「心の社会」とシュミットフーバーの「思考の学習」は、大規模なマルチモーダルニューラルネットワーク(NN)の多様な社会に刺激を与えた。 最近のNNベースの心の社会の実装は、大きな言語モデル(LLM)と、自然言語インタフェースを介してコミュニケーションする他のNNベースの専門家で構成されている。 これらの自然言語に基づく心の社会(NLSOMs)では、新しいエージェント(全員が同じ普遍的なシンボル言語を介して通信する)がモジュール化された方法で簡単に追加される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.05229611910478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Both Minsky's "society of mind" and Schmidhuber's "learning to think" inspire diverse societies of large multimodal neural networks (NNs) that solve problems by interviewing each other in a "mindstorm." Recent implementations of NN-based societies of minds consist of large language models (LLMs) and other NN-based experts communicating through a natural language interface. In doing so, they overcome the limitations of single LLMs, improving multimodal zero-shot reasoning. In these natural language-based societies of mind (NLSOMs), new agents -- all communicating through the same universal symbolic language -- are easily added in a modular fashion. To demonstrate the power of NLSOMs, we assemble and experiment with several of them (having up to 129 members), leveraging mindstorms in them to solve some practical AI tasks: visual question answering, image captioning, text-to-image synthesis, 3D generation, egocentric retrieval, embodied AI, and general language-based task solving. We view this as a starting point towards much larger NLSOMs with billions of agents-some of which may be humans. And with this emergence of great societies of heterogeneous minds, many new research questions have suddenly become paramount to the future of artificial intelligence. What should be the social structure of an NLSOM? What would be the (dis)advantages of having a monarchical rather than a democratic structure? How can principles of NN economies be used to maximize the total reward of a reinforcement learning NLSOM? In this work, we identify, discuss, and try to answer some of these questions.
• Abstract（参考訳）: ミンスキーの "society of mind" と schmidhuber の "learning to think" は、"mindstorm" で互いにインタビューすることで問題を解決する大規模マルチモーダルニューラルネットワーク (nns) の多様な社会を刺激している。 最近のnn-based society of mindsの実装は、大言語モデル(llms)や他のnn-based expertが自然言語インターフェイスを介してコミュニケーションしている。 そのため、単一のLLMの制限を克服し、マルチモーダルなゼロショット推論を改善した。 これらの自然言語に基づく心の社会(nlsoms)では、同じ普遍的なシンボリック言語を介してコミュニケーションする新しいエージェントがモジュール化された方法で簡単に追加される。 NLSOMのパワーを実証するために、私たちはこれらのいくつか(最大129人のメンバ)を組み立てて、マインドストームを活用して、視覚的質問応答、画像キャプション、テキスト・ツー・イメージ合成、3D生成、エゴセントリック検索、エボデードAI、一般言語ベースのタスク解決といった、いくつかの実用的なAIタスクを解く。 私たちはこれを、何十億ものエージェントを持つより大きなNLSOMへの出発点と捉えています。 そして、異種精神の偉大な社会が出現するにつれ、多くの新しい研究課題が人工知能の未来にとって突然最重要になっている。 NLSOMの社会的構造とは何か? 民主的な構造というよりは君主制を持つという利点は何だろうか? NNエコノミーの原則は、強化学習NLSOMの総報酬を最大化するにはどうすればよいのか? この作業では、これらの質問のいくつかを識別し、議論し、答えようと試みます。

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