論文の概要: What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04267v4
• Date: Mon, 15 Apr 2024 14:31:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-16 19:41:10.393545
• Title: What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots
• Title（参考訳）: AIが学習していないもの(そしてなぜ) - ロボットのためのバイオインスパイアされた基礎モデル
• Authors: Mark Stefik,
• Abstract要約: 便利なロボットを作るのは難しいし、堅牢で汎用的なロボットを作るのが難しい。 今日の自律型ロボットは、ホームケア、看護アシスタント、その他のサービスアプリケーションの提供を学ばない。 これには、そこに到達するためのパスを作成する必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is hard to build robots that are useful, and harder to build ones that are robust and general. Robot applications today are created mostly using manual programming, mathematical models, planning frameworks, and reinforcement learning. These methods do not lead to the leaps in performance and generality seen with deep learning, generative AI, and foundation models (FMs). Furthermore, most FMs do not learn by sensing and acting in the world. They do not learn to experiment or collaborate. They do not learn from others or teach others like people and animals do. Consequently, today's autonomous robots do not learn to provide home care, to be nursing assistants, or to do other service applications. Robots could be better and human compatible. This requires creating a path to get there.
• Abstract（参考訳）: 便利なロボットを作るのは難しいし、堅牢で汎用的なロボットを作るのが難しい。 現在のロボットアプリケーションは、主に手動プログラミング、数学的モデル、計画フレームワーク、強化学習を使って作成されている。 これらの手法は、ディープラーニング、生成AI、基礎モデル(FM)で見られるパフォーマンスと一般性の飛躍に繋がらない。 さらに、ほとんどのFMは世界の感覚や行動から学ばない。 彼らは実験やコラボレーションを学ばない。 他者から学び、人や動物のように他人に教えることはない。 そのため、今日の自律型ロボットは、ホームケアの提供、看護助手の育成、その他のサービス応用を学ばない。 ロボットはより良く、人間と互換性がある。 これには、そこに到達するためのパスを作成する必要があります。

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