論文の概要: Body Discovery of Embodied AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19941v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 09:21:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:22:18.763774
• Title: Body Discovery of Embodied AI
• Title（参考訳）: 体操AIの身体発見
• Authors: Zhe Sun, Pengfei Tian, Xiaozhu Hu, Xiaoyu Zhao, Huiying Li, Zhenliang Zhang,
• Abstract要約: ボディディスカバリー・オブ・エボダイドAI(Body Discovery of Embodied AI)は、エンボディメントを認識し、神経信号機能を要約するタスクに焦点を当てている。 この課題は、AIボディの正確な定義と、動的環境における実施を識別する複雑なタスクを含んでいる。 仮想環境を用いたアルゴリズムのテストに適したシミュレータを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.90599757805173
• License:
• Abstract: In the pursuit of realizing artificial general intelligence (AGI), the importance of embodied artificial intelligence (AI) becomes increasingly apparent. Following this trend, research integrating robots with AGI has become prominent. As various kinds of embodiments have been designed, adaptability to diverse embodiments will become important to AGI. We introduce a new challenge, termed "Body Discovery of Embodied AI", focusing on tasks of recognizing embodiments and summarizing neural signal functionality. The challenge encompasses the precise definition of an AI body and the intricate task of identifying embodiments in dynamic environments, where conventional approaches often prove inadequate. To address these challenges, we apply causal inference method and evaluate it by developing a simulator tailored for testing algorithms with virtual environments. Finally, we validate the efficacy of our algorithms through empirical testing, demonstrating their robust performance in various scenarios based on virtual environments.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AGI)の実現を追求する中で、具体的人工知能(AI)の重要性が高まっている。 この傾向を受けて、ロボットとAGIを統合する研究が注目されている。 多様な実施形態がデザインされているため、多様な実施形態への適応性はAGIにとって重要である。 我々は、エンボディメントを認識し、神経信号機能を要約するタスクに焦点を当てた「身体的AIの身体発見」と呼ばれる新しい課題を導入する。 この課題は、AIボディの正確な定義と、従来のアプローチが不十分であることがしばしば証明される、動的環境における実施状況を特定する複雑なタスクを含んでいる。 これらの課題に対処するために,仮想環境を用いたアルゴリズムのテストに適したシミュレータを開発し,因果推論手法を適用して評価する。 最後に,本アルゴリズムの有効性を実証実験により検証し,仮想環境に基づく各種シナリオにおけるロバストな性能を実証する。

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