論文の概要: Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00833v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 16:09:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 01:06:08.095095
• Title: Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence
• Title（参考訳）: ポジションペーパー:エージェントAIがホロスティックインテリジェンスを目指す
• Authors: Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Bidipta Sarkar, Zane Durante, Ran Gong, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Noboru Kuno, Ade Famoti, Ashley Llorens, John Langford, Hoi Vo, Li Fei-Fei, Katsu Ikeuchi, Jianfeng Gao
• Abstract要約: エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.35971598180146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large foundation models have remarkably enhanced our understanding of sensory information in open-world environments. In leveraging the power of foundation models, it is crucial for AI research to pivot away from excessive reductionism and toward an emphasis on systems that function as cohesive wholes. Specifically, we emphasize developing Agent AI -- an embodied system that integrates large foundation models into agent actions. The emerging field of Agent AI spans a wide range of existing embodied and agent-based multimodal interactions, including robotics, gaming, and healthcare systems, etc. In this paper, we propose a novel large action model to achieve embodied intelligent behavior, the Agent Foundation Model. On top of this idea, we discuss how agent AI exhibits remarkable capabilities across a variety of domains and tasks, challenging our understanding of learning and cognition. Furthermore, we discuss the potential of Agent AI from an interdisciplinary perspective, underscoring AI cognition and consciousness within scientific discourse. We believe that those discussions serve as a basis for future research directions and encourage broader societal engagement.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模基礎モデルの進歩は、オープンワールド環境における感覚情報の理解を著しく高めている。 基礎モデルの力を活用するためには、AI研究が過剰な還元主義から脱却し、凝集体として機能するシステムに重点を置くことが不可欠である。 具体的には,エージェントアクションに大規模な基盤モデルを統合する,エージェントAIの開発に重点を置いている。 Agent AIの出現する分野は、ロボティクス、ゲーム、ヘルスケアシステムなど、既存のエンボディおよびエージェントベースのマルチモーダルインタラクションの幅広い範囲にまたがっている。 本稿では,エージェントファウンデーションモデルという,具体化された知的行動を実現するための新しい大規模行動モデルを提案する。 このアイデアに基づいて、エージェントAIがさまざまなドメインやタスクにまたがる優れた能力を示す方法について議論し、学習と認知の理解に挑戦する。 さらに,学際的な視点からエージェントaiの可能性について議論し,科学談話におけるai認知と意識を強調する。 我々はこれらの議論が今後の研究方向性の基礎となり、より広範な社会的関与を促進すると信じている。

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