論文の概要: Embodied Intelligence: The Key to Unblocking Generalized Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06897v1
• Date: Sun, 11 May 2025 08:29:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.098236
• Title: Embodied Intelligence: The Key to Unblocking Generalized Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: エンボディード・インテリジェンス(Embodied Intelligence) - 汎用人工知能を解き放つ鍵
• Authors: Jinhao Jiang, Changlin Chen, Shile Feng, Wanru Geng, Zesheng Zhou, Ni Wang, Shuai Li, Feng-Qi Cui, Erbao Dong,
• Abstract要約: EAI(Embodied Artificial Intelligence)は、物理的存在と環境とのリアルタイムインタラクションを備えたインテリジェントシステムである。 EAIのダイナミックラーニングと実世界のインタラクションの統合は、狭いAIとAGIのギャップを埋めるのに不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.875350514584877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ultimate goal of artificial intelligence (AI) is to achieve Artificial General Intelligence (AGI). Embodied Artificial Intelligence (EAI), which involves intelligent systems with physical presence and real-time interaction with the environment, has emerged as a key research direction in pursuit of AGI. While advancements in deep learning, reinforcement learning, large-scale language models, and multimodal technologies have significantly contributed to the progress of EAI, most existing reviews focus on specific technologies or applications. A systematic overview, particularly one that explores the direct connection between EAI and AGI, remains scarce. This paper examines EAI as a foundational approach to AGI, systematically analyzing its four core modules: perception, intelligent decision-making, action, and feedback. We provide a detailed discussion of how each module contributes to the six core principles of AGI. Additionally, we discuss future trends, challenges, and research directions in EAI, emphasizing its potential as a cornerstone for AGI development. Our findings suggest that EAI's integration of dynamic learning and real-world interaction is essential for bridging the gap between narrow AI and AGI.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最終的な目標は、人工知能(AGI)を達成することである。 身体的人工知能(EAI)は、身体的存在と環境とのリアルタイムな相互作用を持つインテリジェントなシステムであり、AGIを追求するための重要な研究方向として現れている。 ディープラーニング、強化学習、大規模言語モデル、マルチモーダル技術の進歩がEAIの進展に大きく貢献している一方で、既存のレビューのほとんどは特定の技術やアプリケーションに焦点を当てている。 体系的な概要、特にEAIとAGIの直接的な関係を探求するものは、依然として乏しいままである。 本稿では,AIをAGIの基本的アプローチとして検討し,その4つの中核モジュール(知覚,知的意思決定,行動,フィードバック)を体系的に分析する。 それぞれのモジュールがAGIの6つのコア原則にどのように貢献するかを詳細に議論する。 さらに,AIの今後の動向,課題,研究の方向性について論じ,AGI開発の基盤としての可能性を強調した。 この結果から,狭義AIとAGIのギャップを埋めるためには,EAIの動的学習と実世界のインタラクションの統合が不可欠であることが示唆された。

関連論文リスト

• How Far Are We From AGI: Are LLMs All We Need? [15.705756259264932]
  AGIは、ヒューマンインテリジェンスに匹敵する効率と有効性で、多様な現実世界のタスクを実行する能力で区別されている。 本稿では、AGIに必要な機能フレームワークを概説し、内部、インターフェース、システム次元を統合する。 AIの統合によるユビキタスな影響について、具体的な洞察を得るため、複数のドメインにおけるAGIに対する既存の課題と潜在的な経路を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T17:59:02Z)
• Position Paper: Agent AI Towards a Holistic Intelligence [53.35971598180146]
  エージェントAI - 大きな基盤モデルをエージェントアクションに統合する具体的システム。 本稿では,エージェント・ファウンデーション・モデル(エージェント・ファウンデーション・モデル)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T16:09:56Z)
• A call for embodied AI [1.7544885995294304]
  我々は、人工知能の次の基本ステップとして、エンボディードAIを提案する。 Embodied AIの範囲を広げることで、認知アーキテクチャに基づく理論的枠組みを導入する。 このフレームワークはFristonのアクティブな推論原則と一致しており、EAI開発に対する包括的なアプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T09:11:20Z)
• Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things (IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
  人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。 本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。 AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z)
• The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop Artificial Intelligence [67.70415658080121]
  機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。 AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。 ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z)
• Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
  この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。 欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:49:50Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。