論文の概要: Bootstrapping Developmental AIs: From Simple Competences to Intelligent Human-Compatible AIs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04586v6
• Date: Thu, 7 Sep 2023 23:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 17:36:16.972940
• Title: Bootstrapping Developmental AIs: From Simple Competences to Intelligent Human-Compatible AIs
• Title（参考訳）: 開発AIのブートストラップ:単純な能力から知能な人間互換AIへ
• 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。 このポジションペーパーは、堅牢で信頼性があり、人間と互換性のあるAIを作るために、開発ブートストラップの実践を拡張するための論理、見通し、ギャップ、課題を概説する。
• 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 AIs surpass human abilities in closed artificial worlds such as board games, in the real world they make strange mistakes and do not notice them. They cannot be instructed easily, fail to use common sense, and lack curiosity. Mainstream approaches for creating AIs include the traditional manually-constructed symbolic AI approach and the generative and deep learning AI approaches including large language models (LLMs). Although it is outside of the mainstream, the developmental bootstrapping approach may have more potential. 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 they need through competence bootstrapping. However, developmental robotics has not yet produced AIs with robust adult-level competences. Projects have typically stopped before reaching the Toddler Barrier. This corresponds to human infant development at about two years of age, before infant speech becomes fluent. They also do not bridge the Reading Barrier, where they could skillfully and skeptically draw on the socially developed online 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 create robust, trustworthy, and human-compatible AIs.
• Abstract（参考訳）: 一部のAIは、ボードゲームのようなクローズドな人工世界で人間の能力を上回るが、現実で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。 AIを作成するための主流のアプローチには、従来の手作業によるシンボリックAIアプローチや、大規模言語モデル(LLM)を含む生成的およびディープラーニングAIアプローチが含まれる。 メインストリームの外部にあるが、開発上のブートストラップアプローチは、より多くの可能性を秘めている。 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。 彼らは能力のブートストラップによって必要な能力を取得する。 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、幼児の障壁に到達する前に停止しています。 これは、乳幼児の発声が流れる前、約2歳での人間の乳児の発達に相当する。 彼らはまた、llmを動力とする社会的に発達したオンライン情報リソースを巧みにかつ懐疑的に描くことができる読み取り障壁の橋渡しもしない。 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、堅牢で信頼性があり、人間と互換性のあるAIを作るために、開発ブートストラップの実践を拡張するための論理、見通し、ギャップ、課題を概説する。

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