論文の概要: Synergistic Integration of Large Language Models and Cognitive Architectures for Robust AI: An Exploratory Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09830v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 17:32:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 03:15:29.464084
• Title: Synergistic Integration of Large Language Models and Cognitive Architectures for Robust AI: An Exploratory Analysis
• Title（参考訳）: ロバストAIのための大規模言語モデルと認知アーキテクチャの相乗的統合:探索的分析
• Authors: Oscar J. Romero, John Zimmerman, Aaron Steinfeld, Anthony Tomasic
• Abstract要約: 本稿では、知的行動を示す人工知能エージェントの開発に使用される2つのAIサブセクタの統合について考察する:大規模言語モデル(LLM)と認知アーキテクチャ(CA)である。 我々は3つの統合的アプローチを提案し、それぞれ理論モデルに基づいて、予備的な経験的証拠によって支持される。 これらのアプローチは、LSMとCAの長所を活用すると同時に、弱点を軽減し、より堅牢なAIシステムの開発を促進することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.9222727028798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper explores the integration of two AI subdisciplines employed in the development of artificial agents that exhibit intelligent behavior: Large Language Models (LLMs) and Cognitive Architectures (CAs). We present three integration approaches, each grounded in theoretical models and supported by preliminary empirical evidence. The modular approach, which introduces four models with varying degrees of integration, makes use of chain-of-thought prompting, and draws inspiration from augmented LLMs, the Common Model of Cognition, and the simulation theory of cognition. The agency approach, motivated by the Society of Mind theory and the LIDA cognitive architecture, proposes the formation of agent collections that interact at micro and macro cognitive levels, driven by either LLMs or symbolic components. The neuro-symbolic approach, which takes inspiration from the CLARION cognitive architecture, proposes a model where bottom-up learning extracts symbolic representations from an LLM layer and top-down guidance utilizes symbolic representations to direct prompt engineering in the LLM layer. These approaches aim to harness the strengths of both LLMs and CAs, while mitigating their weaknesses, thereby advancing the development of more robust AI systems. We discuss the tradeoffs and challenges associated with each approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) とCognitive Architectures (CA) という,知的行動を示す人工知能の開発に使用される2つのAIサブカテゴリの統合について検討する。 我々は,理論モデルに基礎を置き,予備的な実証的証拠によって支持される3つの統合アプローチを提案する。 モジュラーアプローチは、統合の度合いが異なる4つのモデルを導入し、チェーン・オブ・ソート・プロンプトを使用し、拡張LLM、コモン・モデル・オブ・コグニション、認識のシミュレーション理論からインスピレーションを得ている。 機関のアプローチは、心の理論とLIDA認知アーキテクチャによって動機付けられ、LLMまたは象徴的コンポーネントによって駆動されるマイクロおよびマクロ認知レベルで相互作用するエージェントコレクションの形成を提案する。 CLARION認知アーキテクチャからインスピレーションを得たニューロシンボリックアプローチでは、ボトムアップ学習がLLM層からシンボル表現を抽出し、トップダウンガイダンスはシンボル表現を利用してLLM層のエンジニアリングを直接促進するモデルを提案する。 これらのアプローチは、LSMとCAの長所を活用すると同時に、弱点を軽減し、より堅牢なAIシステムの開発を促進することを目的としている。 それぞれのアプローチに関連するトレードオフと課題について論じる。

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