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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04267v5
• Date: Mon, 22 Apr 2024 17:21:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 22:45:14.666672
• 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、堅牢で汎用的な自律ロボットを作るのが難しい。 現在のロボットは、手動プログラミング、数学的モデル、計画フレームワーク、強化学習を使って構築されている。 本稿では,サービスロボットが知るべきことに焦点を当てる。
• 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 (including telerobots) that are useful, and harder to build autonomous robots that are robust and general. Current robots are built 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). Today's robots do not learn to provide home care, to be nursing assistants, or to do household chores and other services reliably. Addressing the aspirational opportunities of robot service applications requires improving the path to get there. The high cost of bipedal multi-sensory robots ("bodies") is a significant obstacle for both research and deployment. A deeper issue is that mainstream FMs ("minds") do not support sensing and acting in the world. They do not lead to robots that experiment, communicate, or collaborate. They do not lead to robots that learn from and with others. They do not lead to robots that know enough to be deployed in service applications. This paper focuses on what service robots need to know. It recommends developing experiential FMs for bootstrapping service robots.
• Abstract（参考訳）: 有用なロボット(テレロボットを含む)を構築することは困難であり、堅牢で汎用的な自律ロボットを構築することは困難である。 現在のロボットは、手動プログラミング、数学的モデル、計画フレームワーク、強化学習を使って構築されている。 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。 今日のロボットは、ホームケア、看護助手、家事などのサービスを確実に行うことを学ばない。 ロボットサービスアプリケーションの願望に応えるには、そこに到達するためのパスを改善する必要がある。 2足歩行ロボット(ボディ)の高コストは、研究と展開の両方において大きな障害となる。 より深い問題は、主流のFM(「ミンド」)が世界の感知と行動をサポートしないことである。 彼らは実験、コミュニケーション、協力するロボットを導いていない。 他者から学ぶロボットに繋がることはない。 それらは、サービスアプリケーションにデプロイするのに十分な知識を持つロボットにつながらない。 本稿では,サービスロボットが知るべきことに焦点を当てる。 サービスロボットのブートストラップのための経験的FMを開発することを推奨している。

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