論文の概要: Toward Embodied AGI: A Review of Embodied AI and the Road Ahead
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.14235v1
- Date: Tue, 20 May 2025 11:42:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-21 14:49:53.143604
- Title: Toward Embodied AGI: A Review of Embodied AI and the Road Ahead
- Title(参考訳): Embodied AGIに向けて:Embodied AIと道の先
- Authors: Yequan Wang, Aixin Sun,
- Abstract要約: エンボディード・ジェネラル・インテリジェンス(英語: Embodied Artificial General Intelligence, AGI)は、しばしば本質的にエンボディードとして考えられている。
本稿では,5つのレベル(L1-L5)にまたがる身体的AGIの系統分類について紹介する。
本稿では,L3+ロボット脳の概念的枠組みを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.10409405708527
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial General Intelligence (AGI) is often envisioned as inherently embodied. With recent advances in robotics and foundational AI models, we stand at the threshold of a new era-one marked by increasingly generalized embodied AI systems. This paper contributes to the discourse by introducing a systematic taxonomy of Embodied AGI spanning five levels (L1-L5). We review existing research and challenges at the foundational stages (L1-L2) and outline the key components required to achieve higher-level capabilities (L3-L5). Building on these insights and existing technologies, we propose a conceptual framework for an L3+ robotic brain, offering both a technical outlook and a foundation for future exploration.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AGI)は本質的に具体化されているとしばしば考えられている。
ロボット工学と基礎的AIモデルの最近の進歩により、私たちはますます一般化されたAIシステムが特徴とする新しい時代のしきい値に立ちます。
本稿では,5つのレベル(L1-L5)にまたがるEmbodied AGIの系統分類を導入することで,この議論に寄与する。
基礎段階(L1-L2)における既存の研究と課題を概観し、高次能力を達成するために必要な重要な要素(L3-L5)を概説する。
これらの知見と既存の技術に基づいて、我々はL3+ロボット脳の概念的枠組みを提案し、技術的展望と将来の探査の基礎を提供する。
関連論文リスト
- AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research [55.5452803680643]
我々はAI for Research(AI4Research)に関する総合的な調査を行う。
まず、AI4Researchの5つの主要なタスクを分類する系統分類を導入する。
主要な研究ギャップを特定し、将来有望な方向性を明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-02T17:19:20Z) - Embodied Intelligence: The Key to Unblocking Generalized Artificial Intelligence [12.875350514584877]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-11T08:29:20Z) - Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
AI技術は、科学的発見と意思決定において人間を支援することができるが、民主主義と個人を妨害することもある。
AIの責任ある使用と人間-AIチームへの参加は、AIアライメントの必要性をますます示している。
これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-23T18:36:07Z) - Recent Advances in Generative AI and Large Language Models: Current Status, Challenges, and Perspectives [10.16399860867284]
生成人工知能(AI)と大規模言語モデル(LLM)の出現は、自然言語処理(NLP)の新しい時代を象徴している。
本稿では,これらの最先端技術の現状を概観し,その顕著な進歩と広範囲な応用を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-20T18:48:35Z) - Towards Building Specialized Generalist AI with System 1 and System 2 Fusion [14.098921452341338]
特殊汎用人工知能(SGAI、SGI)は、人工知能(AGI)にとって重要なマイルストーンである。
我々は,SGIを専門的スキルと一般性パフォーマンスのレベルに基づいて3つの段階に分類する。
本稿では,システム1と2の認知処理の強みを統合したSGI開発のための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-11T16:23:16Z) - Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI [129.08019405056262]
人工知能(Embodied AI)は、人工知能(AGI)の実現に不可欠である
MLMとWMは、その顕著な知覚、相互作用、推論能力のために、大きな注目を集めている。
本調査では,Embodied AIの最近の進歩を包括的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T14:14:47Z) - 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) - 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) - Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI [64.59151650272477]
本稿では,人工知能(AGI)モデルとその前駆体の性能と動作を分類する枠組みを提案する。
このフレームワークは、AGIのパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入し、モデルを比較し、リスクを評価し、AGIへの道筋に沿って進捗を測定する共通の言語を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-04T17:44:58Z) - Artificial intelligence to advance Earth observation: : A review of models, recent trends, and pathways forward [60.43248801101935]
本稿では、生のEOデータから使用可能なEOベースの情報への移行を通知し、支援する、重要な科学的ツールとアプローチについて、鳥の視点で説明する。
i)コンピュータビジョン, (ii) 機械学習, (iii) 高度な処理とコンピューティング, (iv) 知識ベースAI, (v) 説明可能なAIと因果推論, (vi) 物理認識モデル, (vii) ユーザ中心のアプローチ, (viii) EOにおけるML技術の大量使用に関する倫理的・社会的問題に関する議論の議論を網羅する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T07:47:24Z)
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。