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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04586v9
• Date: Wed, 4 Oct 2023 22:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 21:40:58.167364
• 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: 主流のAIアプローチは、大きな言語モデル(LLM)による生成的および深層学習アプローチと、手動で構築されたシンボリックアプローチである。 このポジションペーパーでは、開発AIの実践を拡張して、レジリエンスでインテリジェントで、人間と互換性のあるAIを作り出すための、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 AIs approaches are the generative and deep learning approaches with large language models (LLMs) and the manually constructed symbolic approach. Both approaches have led to valuable AI systems and impressive feats. However, manually constructed AIs are 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 have more potential. They start with innate competences, interact with their 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 multimodal perception, object recognition, and manipulation. Powerful computational models for hierarchical planning, abstraction discovery, curiosity, and language acquisition exist but need to be adapted to a developmental learning based approach. The promise is that developmental AIs will acquire self-developed and socially developed competences. 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 the Speaking Gap corresponding to toddler development at about two years of age, before their speech is fluent. The AIs do not bridge the Reading Gap, to skillfully and skeptically learn from written and online information resources. This position paper lays out the prospects, gaps, and challenges for extending the practice of developmental AIs to create resilient, intelligent, and human-compatible AIs that learn what they need to know.
• Abstract（参考訳）: 主流のAIアプローチは、大きな言語モデル(LLM)による生成的および深層学習アプローチと、手動で構築されたシンボリックアプローチである。 どちらのアプローチも、貴重なAIシステムと素晴らしい成果をもたらしています。 しかし、手動で構築されたAIは、周囲のドメインでも脆弱である。 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にはさらなる可能性がある。 彼らは生まれつきの能力から始まり、環境と対話し、相互作用から学ぶ。 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。 開発AIは、マルチモーダル認識、オブジェクト認識、操作などの機能を実証している。 階層的計画、抽象的発見、好奇心、言語習得のための強力な計算モデルが存在するが、発達学習に基づくアプローチに適応する必要がある。 目標は、開発AIが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、開発aiプロジェクトは、2歳前後の幼児の発達に対応する話のギャップにはまだ十分達していない。 AIはリーディングギャップを橋渡しせず、書面やオンライン情報リソースから巧みに、懐疑的に学ぶ。 このポジションペーパーは、開発AIの実践を拡張して、彼らが知っておくべきことを学ぶ、レジリエンスでインテリジェントで、人間と互換性のあるAIを作るための、展望、ギャップ、課題を概説する。

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