論文の概要: Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06775v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 16:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 16:36:39.268494
• Title: Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities
• Title（参考訳）: 自律認知エンティティの概念的枠組み
• Authors: David Shapiro, Wangfan Li, Manuel Delaflor, Carlos Toxtli
• Abstract要約: 本稿では,認知アーキテクチャの新しいフレームワークである自律認知エンティティモデルを紹介する。 このモデルは、大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル生成モデル(MMM)など、最新の生成AI技術の能力を活用するように設計されている。 ACEフレームワークには、障害の処理とアクションの適応のためのメカニズムも組み込まれているため、自律エージェントの堅牢性と柔軟性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9285295512807729
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid development and adoption of Generative AI (GAI) technology in the form of chatbots such as ChatGPT and Claude has greatly increased interest in agentic machines. This paper introduces the Autonomous Cognitive Entity (ACE) model, a novel framework for a cognitive architecture, enabling machines and software agents to operate more independently. Drawing inspiration from the OSI model, the ACE framework presents layers of abstraction to conceptualize artificial cognitive architectures. The model is designed to harness the capabilities of the latest generative AI technologies, including large language models (LLMs) and multimodal generative models (MMMs), to build autonomous, agentic systems. The ACE framework comprises six layers: the Aspirational Layer, Global Strategy, Agent Model, Executive Function, Cognitive Control, and Task Prosecution. Each layer plays a distinct role, ranging from setting the moral compass and strategic thinking to task selection and execution. The ACE framework also incorporates mechanisms for handling failures and adapting actions, thereby enhancing the robustness and flexibility of autonomous agents. This paper introduces the conceptual framework and proposes implementation strategies that have been tested and observed in industry. The goal of this paper is to formalize this framework so as to be more accessible.
• Abstract（参考訳）: chatgptやclaudeといったチャットボットによる生成ai(gai)技術の急速な開発と普及は、エージェントマシンへの関心を大きく高めている。 本稿では、認知アーキテクチャの新しいフレームワークである自律認知エンティティ(ACE)モデルを紹介し、マシンとソフトウェアエージェントがより独立して動作できるようにする。 OSIモデルからインスピレーションを得たACEフレームワークは、人工認知アーキテクチャを概念化する抽象レイヤを提供する。 このモデルは、大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル生成モデル(MMM)など、最新の生成AI技術の能力を活用して、自律的なエージェントシステムを構築するように設計されている。 ACEフレームワークは、Aspirational Layer、Global Strategy、Agens Model、Executive Function、Cognitive Control、Task Prosecutionの6つのレイヤで構成されている。 各レイヤは、モラルコンパスの設定や戦略思考からタスクの選択と実行に至るまで、それぞれ異なる役割を担っている。 ACEフレームワークには、障害の処理とアクションの適応のためのメカニズムも組み込まれているため、自律エージェントの堅牢性と柔軟性が向上する。 本稿では,この概念的枠組みを紹介し,業界で検証・観察された実装戦略を提案する。 本稿の目標は,このフレームワークをよりアクセスしやすいものにするための形式化である。

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