論文の概要: What AIs are not Learning (and Why): Bio-Inspired Foundation Models for Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04267v8
- Date: Fri, 24 May 2024 16:20:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 20:37:11.407540
- 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: 現在のスマートロボットは、手動プログラミング、数学的モデル、計画フレームワーク、強化学習を使って作成されている。
2足歩行ロボットの高コスト(ボディ)は、研究と展開の両方において大きな障害となる。
本稿では、人間互換サービスロボットが知っておく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 make robots (including telerobots) that are useful, and harder to make autonomous robots that are robust and general. Current smart robots are created 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 nearly as well as people do. Addressing the aspirational opportunities of robot service applications requires improving how they are created. 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, acting, and learning in context in the real world. They do not lead to robots that communicate well or collaborate. They do not lead to robots that try to learn by experimenting, by asking others, or by imitation learning as appropriate. They do not lead to robots that know enough to be deployed widely in service applications. This paper focuses on what human-compatible service robots need to know. It recommends developing experiential (aka "robotic") FMs for bootstrapping them.
- Abstract（参考訳）: 便利なロボット(テレロボットを含む)を作ることは困難であり、堅牢で汎用的な自律ロボットを作ることは困難である。
現在のスマートロボットは、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。
現代のロボットは、ホームケア、看護助手、家事の仕方など、人よりはマシなことを学ばない。
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、その作り方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」)が現実世界の文脈における知覚、行動、学習をサポートしていないことである。
うまくコミュニケーションしたり協力したりするロボットに繋がることはない。
実験をしたり、他人に質問したり、模倣学習を適当に行おうとするロボットに導かれることはない。
それらは、サービスアプリケーションに広くデプロイされ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、人間互換サービスロボットが知っておくべきことに焦点を当てる。
ブートストラップのための経験的(別名「ロボティック」)FMの開発を推奨している。
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