論文の概要: Developmental Bootstrapping of AIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04586v2
• Date: Fri, 11 Aug 2023 15:33:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 16:02:44.610826
• Title: Developmental Bootstrapping of AIs
• Title（参考訳）: AIの開発ブートストラップ
• Authors: Mark Stefik and Robert Price
• Abstract要約: 発達的なブートストラップでは、AIは人間の子供のように能力が発達する。 発達型ロボティクスは、大人レベルの堅牢な能力を持つAIをまだ生産していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although some current AIs surpass human abilities especially in closed artificial worlds such as board games, their abilities in the real world are limited. They make strange mistakes and do not notice them. They cannot be instructed easily, fail to use common sense, and lack curiosity. They do not make good collaborators. Mainstream approaches for creating AIs are built using the traditional manually-constructed symbolic AI approach and generative and deep learning AI approaches including large language models (LLMs). These systems are not well suited for creating robust and trustworthy AIs. Although it is outside of the mainstream, the developmental bootstrapping approach has more promise. In developmental bootstrapping, AIs develop competences like human children do. They start with innate competences. They interact with the environment and learn from their interactions. They incrementally extend their innate competences with self-developed competences. They interact and learn from people and establish perceptual, cognitive, and common grounding. They acquire the competences that they need through an incremental bootstrapping process. However, developmental robotics has not yet produced AIs with robust adult-level competences. Projects have typically stopped at the Toddler Barrier corresponding to human infant development at about two years of age, before their speech is fluent. They also do not bridge the Reading Barrier, to skillfully and skeptically tap into the vast socially developed recorded information resources that power LLMs. The next competences in human cognitive development involve intrinsic motivation, imitation learning, imagination, coordination, and communication. This position paper lays out the logic, prospects, gaps, and challenges for extending the practice of developmental bootstrapping to acquire further competences and create robust and resilient AIs.
• Abstract（参考訳）: ボードゲームのような閉じた人工的な世界では、現在のaiは人間の能力を上回っているが、現実世界での能力は限られている。 彼らは奇妙な間違いを犯し、気づかない。 簡単には指示できないし、常識を使わず、好奇心を欠いている。 彼らは良い協力者はしない。 AIを作成するための主流のアプローチは、手作業で構築された従来の象徴的AIアプローチと、大きな言語モデル(LLM)を含む生成的およびディープラーニングAIアプローチを使用して構築されている。 これらのシステムは、堅牢で信頼できるAIを作成するのに適していない。 メインストリームの外にあるが、開発上のブートストラップアプローチはより有望である。 発達的なブートストラップでは、AIは人間の子供のように能力を生み出す。 彼らは生まれながらの能力から始まる。 彼らは環境と相互作用し、その相互作用から学びます。 彼らは自己発達能力で自然能力を徐々に拡張する。 彼らは対話し、人々から学び、知覚、認知、共通基盤を確立する。 彼らはインクリメンタルなブートストラッププロセスを通じて必要な能力を得る。 しかし、発達ロボット工学はまだ大人レベルの強力な能力を持つAIを生産していない。 プロジェクトは通常、人間の幼児の発達に対応するToddler Barrierで約2歳で停止した。 彼らはまた、読み取り障壁を橋渡しせず、llmを動力とする膨大な社会的に発達した情報リソースを巧みに、懐疑的に活用する。 人間の認知発達における次の能力は、本質的な動機づけ、模倣学習、想像、協調、コミュニケーションである。 このポジションペーパーは、開発ブートストラップの実践を拡張してさらなる能力を獲得し、堅牢でレジリエントなAIを作り出すための論理、見通し、ギャップ、課題を概説する。

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