論文の概要: Towards Conscious Service Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15198v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 12:32:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:55:09.099637
• Title: Towards Conscious Service Robots
• Title（参考訳）: 意識型サービスロボットを目指して
• Authors: Sven Behnke,
• Abstract要約: 現実世界のロボティクスは、可変性、高次元状態空間、非線形依存、部分観測可能性といった課題に直面している。 現在の機械学習モデルとは異なり、人間は体系的な一般化とメタ認知を可能にする認知アーキテクチャのために、変化や新しいタスクに素早く適応する。 次世代のサービスロボットは、新しい状況に対処し、リスクを避け、エラーを軽減するために自分自身を監視する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.66931637743555
• License:
• Abstract: Deep learning's success in perception, natural language processing, etc. inspires hopes for advancements in autonomous robotics. However, real-world robotics face challenges like variability, high-dimensional state spaces, non-linear dependencies, and partial observability. A key issue is non-stationarity of robots, environments, and tasks, leading to performance drops with out-of-distribution data. Unlike current machine learning models, humans adapt quickly to changes and new tasks due to a cognitive architecture that enables systematic generalization and meta-cognition. Human brain's System 1 handles routine tasks unconsciously, while System 2 manages complex tasks consciously, facilitating flexible problem-solving and self-monitoring. For robots to achieve human-like learning and reasoning, they need to integrate causal models, working memory, planning, and metacognitive processing. By incorporating human cognition insights, the next generation of service robots will handle novel situations and monitor themselves to avoid risks and mitigate errors.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの成功、自然言語処理などによって、自律ロボット工学の進歩が期待されている。 しかし、現実世界のロボティクスは、可変性、高次元状態空間、非線形依存、部分観測可能性といった課題に直面している。 重要な問題は、ロボット、環境、タスクの非定常性であり、アウト・オブ・ディストリビューションデータによるパフォーマンス低下につながる。 現在の機械学習モデルとは異なり、人間は体系的な一般化とメタ認知を可能にする認知アーキテクチャのために、変化や新しいタスクに素早く適応する。 人間の脳のシステム1は無意識でルーチンタスクを処理し、システム2は複雑なタスクを意識的に管理し、柔軟な問題解決と自己監視を容易にする。 ロボットが人間のような学習と推論を達成するためには、因果モデル、作業記憶、計画、メタ認知処理を統合する必要がある。 人間の認識の洞察を取り入れることで、次世代のサービスロボットは、新しい状況を処理し、リスクを避け、エラーを軽減するために自分自身を監視する。

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