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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04586v7
• Date: Wed, 13 Sep 2023 17:13:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 17:20:32.511488
• 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: 開発AIは、視覚的およびマルチモーダルな知覚、オブジェクト認識と操作を含む機能を実証してきた。 発達型AIプロジェクトは、およそ2歳での人間の発達に対応する幼児レベルの能力にはまだ達していない。 このポジションペーパーは、知的で人間と互換性のあるAIを作るために開発AIの実践を拡張するための論理、展望、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: The mainstream approaches for creating AIs are the generative and deep learning AI approaches with large language models (LLMs) and the traditional manually constructed symbolic AI approach. Manually constructed AIs are generally brittle even in circumscribed domains. Generative AIs make strange mistakes and do not notice them. In both approaches the AIs cannot be instructed easily, fail to use common sense, and lack curiosity. They have abstract knowledge but lack social alignment. Developmental AIs may have more potential. They develop competences like human children do. They start with innate competences, interact with the environment, and learn from their interactions. They interact and learn from people and establish perceptual, cognitive, and common grounding. Developmental AIs have demonstrated capabilities including visual and multimodal perception, and object recognition and manipulation. Computational models for abstraction discovery, curiosity, imitation learning, and early language acquisition have also been demonstrated. The promise is that developmental AIs will acquire self-developed and socially developed competences like people do. They would address the shortcomings of current mainstream AI approaches, and ultimately lead to sophisticated forms of learning involving critical reading, provenance evaluation, and hypothesis testing. However, developmental AI projects have not yet fully reached toddler level competencies corresponding to human development at about two years of age, before their speech is fluent. They do not bridge the Reading Barrier, to skillfully and skeptically draw on online information resources. This position paper lays out the logic, prospects, gaps, and challenges for extending the practice of developmental AIs to create intelligent, human-compatible AIs.
• Abstract（参考訳）: AIを作成するための主流のアプローチは、大きな言語モデル(LLM)を備えた生成的およびディープラーニングAIアプローチと、手作業で構築された従来型のシンボリックAIアプローチである。 手作業で構築されたAIは、概して周囲のドメインでも不安定である。 生成AIは奇妙な間違いを犯し、気づかない。 どちらのアプローチでもaiは容易に指示できず、常識を使わず、好奇心を欠いている。 抽象的な知識を持っているが、社会的に整合性がない。 開発AIには、もっと可能性があるかもしれない。 人間の子供のように能力が発達する。 彼らは本質的な能力から始まり、環境と対話し、その相互作用から学びます。 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。 発達aiは、視覚とマルチモーダルの知覚、オブジェクト認識と操作を含む能力を示している。 抽象発見、好奇心、模倣学習、初期の言語獲得のための計算モデルも実証されている。 その約束は、開発AIが、人びとのように自己開発で社会的に発達した能力を獲得することだ。 それらは、現在の主流のAIアプローチの欠点に対処し、最終的に批判的な読み出し、証明評価、仮説テストを含む洗練された学習形式へとつながる。 しかし、発達段階のAIプロジェクトは、スピーチが熟達するまでの約2年間、人間の発達に対応する幼児レベルの能力にはまだ達していない。 彼らは読書の障壁を橋渡しせず、巧みに、そして懐疑的にオンライン情報資源を描いている。 このポジションペーパーは、知的で人間と互換性のあるAIを作るために開発AIの実践を拡張するための論理、展望、ギャップ、課題を概説する。

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