論文の概要: A call for embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03824v4
• Date: Fri, 13 Sep 2024 13:36:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 23:37:02.478900
• 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, Balázs Kégl,
• 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）: 1.7544885995294304
• 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。 Embodied AIの範囲を広げることで、認知アーキテクチャに基づいた理論的枠組みを導入し、認知、行動、記憶、学習をエンボディエージェントの本質的な構成要素として強調する。 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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