論文の概要: Life-inspired Interoceptive Artificial Intelligence for Autonomous and Adaptive Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05999v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 06:56:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:10:14.002572
• Title: Life-inspired Interoceptive Artificial Intelligence for Autonomous and Adaptive Agents
• Title（参考訳）: 自律的・適応的エージェントのためのライフインスパイアされた相互受容型人工知能
• Authors: Sungwoo Lee, Younghyun Oh, Hyunhoe An, Hyebhin Yoon, Karl J. Friston, Seok Jun Hong, Choong-Wan Woo
• Abstract要約: インターセプション(Interoception)は、内部環境を監視して一定の範囲内に保持するプロセスである。 インターセプションを備えたAIを開発するためには、内部環境を表す状態変数を外部環境から分解する必要がある。 本稿では,相互受容が自律的かつ適応的なエージェント構築にどのように役立つか,新たな視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8246494848934447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Building autonomous --- i.e., choosing goals based on one's needs -- and adaptive -- i.e., surviving in ever-changing environments -- agents has been a holy grail of artificial intelligence (AI). A living organism is a prime example of such an agent, offering important lessons about adaptive autonomy. Here, we focus on interoception, a process of monitoring one's internal environment to keep it within certain bounds, which underwrites the survival of an organism. To develop AI with interoception, we need to factorize the state variables representing internal environments from external environments and adopt life-inspired mathematical properties of internal environment states. This paper offers a new perspective on how interoception can help build autonomous and adaptive agents by integrating the legacy of cybernetics with recent advances in theories of life, reinforcement learning, and neuroscience.
• Abstract（参考訳）: 自律的な -- すなわち、ニーズに基づいて目標を選択する -- と適応性 -- 、すなわち、絶えず変化する環境で生き残る — の構築は、人工知能(AI)の聖杯である。 生物はそのようなエージェントの主要な例であり、適応的自律性に関する重要な教訓を提供する。 ここでは, 内環境を一定の範囲内に維持するプロセスであるインターセプション(interoception)に注目し, 生物の生存を基盤とする。 インターセプションを用いたAIを開発するためには、内部環境を表す状態変数を外部環境から分解し、内部環境状態のライフインスパイアされた数学的特性を採用する必要がある。 本稿では, サイバネティクスの遺産と生命理論, 強化学習, 神経科学の最近の進歩を統合することで, インターセプションが自律的かつ適応的なエージェント構築にどのように役立つか, 新たな視点を提供する。

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