論文の概要: A call for embodied AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03824v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 09:11:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 15:43:17.012100
- Title: A call for embodied AI
- Title(参考訳): インボディードAIへの呼びかけ
- Authors: Giuseppe Paolo, Jonas Gonzalez-Billandon, Bal\'azs K\'egl
- Abstract要約: 我々は、人工知能の次の基本ステップとして、エンボディードAIを提案する。
Embodied AIの範囲を広げることで、認知アーキテクチャに基づく理論的枠組みを導入する。
このフレームワークはFristonのアクティブな推論原則と一致しており、EAI開発に対する包括的なアプローチを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8242650459951482
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose Embodied AI as the next fundamental step in the pursuit of
Artificial General Intelligence, juxtaposing it against current AI
advancements, particularly Large Language Models. We traverse the evolution of
the embodiment concept across diverse fields - philosophy, psychology,
neuroscience, and robotics - to highlight how EAI distinguishes itself from the
classical paradigm of static learning. By broadening the scope of Embodied AI,
we introduce a theoretical framework based on cognitive architectures,
emphasizing perception, action, memory, and learning as essential components of
an embodied agent. This framework is aligned with Friston's active inference
principle, offering a comprehensive approach to EAI development. Despite the
progress made in the field of AI, substantial challenges, such as the
formulation of a novel AI learning theory and the innovation of advanced
hardware, persist. Our discussion lays down a foundational guideline for future
Embodied AI research. Highlighting the importance of creating Embodied AI
agents capable of seamless communication, collaboration, and coexistence with
humans and other intelligent entities within real-world environments, we aim to
steer the AI community towards addressing the multifaceted challenges and
seizing the opportunities that lie ahead in the quest for AGI.
- Abstract(参考訳): 我々は、人工知能の追求における次の基本的なステップとして、Embodied AIを提案する。
我々は、哲学、心理学、神経科学、ロボティクスといった様々な分野にまたがるエンボディメントの概念の進化を横切り、EAIが静的学習の古典的パラダイムとどのように区別するかを強調する。
具体化aiの範囲を広げることにより,認知的アーキテクチャに基づく理論的枠組みを導入し,具体化エージェントの本質的構成要素として知覚,行動,記憶,学習を強調する。
このフレームワークはFristonのアクティブな推論原則と一致しており、EAI開発に対する包括的なアプローチを提供する。
AIの分野での進歩にもかかわらず、新しいAI学習理論の定式化や高度なハードウェアの革新といった大きな課題が続いている。
私たちの議論は、将来のEmbodied AI研究の基礎となるガイドラインを概説している。
現実の環境における人間や他の知的なエンティティとのシームレスなコミュニケーション、コラボレーション、共存が可能なエンボダイドAIエージェントを作成することの重要性を強調し、我々はAIコミュニティを多面的な課題に対処し、AGIの探求に先立つ機会をつかむことを目指しています。
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