トータル・インテリジェンスにつながる知的身体AI

タイトル：エージェントAI 全体論的知性を目指して
著者: Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Bidipta Sarkar, Zane Durante, Ran Gong, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Noboru Kuno, Ade Famoti, Ashley Llorens, John Langford, Hoi Vo, Li Fei-Fei, Katsu Ikeuchi, Jianfeng Gaoロレンス、ジョン・ラングフォード、ホイ・ヴォ、リー・フェイフェイ、池内克、高建峰
ソースarXiv:2403.00833v1 [cs.AI].

あらすじ
本稿では、物理世界と仮想世界の両方において、インタラクティブな行動と具現化された行動を通じてタスクを実行できる大規模な基盤モデルを統合した知的エージェントシステムであるエージェントAIの概念を探求する。本稿では、単純化しすぎず、全体的な機能性を重視したシステムに移行することの重要性を強調し、具現化された知的行動を可能にするために設計された新しい大規模行動モデルであるエージェント基盤モデル（AFM）を提案する。また、エージェントAIが複数の領域やタスクにわたって実証してきた顕著な能力について論じるとともに、AI認知や意識を含む学際的な観点からエージェントAIの可能性を検証する。最後に、取り組むべき倫理的課題を含め、今後の研究の方向性を示唆している。

コア・ポイント
ポイント1：エージェントAIの提案
– Agent AI是一种体现系统，它将大型基础模型整合到代理行为中，跨越了机器人技术、游戏和医疗保健等多个领域。
– Agent Foundation Model（AFM）是首个用于开发通用AI代理的基础模型，它通过从机器人、游戏和医疗保健任务中收集的体现数据进行预训练。

ポイント2：エージェントAIの基本構成要素
– Agent AI定义为能够基于感官输入自主执行适当和情境相关动作的智能代理。
– 它包括学习、记忆、行动、感知、规划和认知等关键模块，强调了这些组件之间的整合对于发展全面智能的重要性。

キーポイント3：エージェントAIの認識
– Agent AI可能包含一种“意识”，基于神经科学洞察，将代理和体现作为意识的指标。
– 通过预测基于语言的指令、感官输入和行动历史来实现目标导向的行动，并从行动与环境结果的关系中学习，从而满足体现原则。

キーポイント4：エージェントAIの応用分野
– Agent AI在机器人技术、游戏、医疗保健和多模态任务中具有重大影响，能够提供更沉浸式的游戏体验、革命性地改变行业、提高医疗诊断的准确性和改善患者护理。

キーポイント5：エージェントAIの課題
– 尽管Agent AI在交互式代理AI系统的采用中不断增长，但在未见环境或场景中的泛化性能仍面临挑战。
– 提出了一种名为“混合现实与知识推理交互”的紧急机制，以促进与人类在复杂真实世界环境中解决具有挑战性任务的合作。

リソース
1.マイクロソフト・リサーチ・コア（レドモンド
2.マイクロソフト・アプライド・ロボティクス・リサーチ、レドモンド
3.スタンフォード大学
4.カリフォルニア大学ロサンゼルス校
5.MSR、AIフロンティア、ニューヨーク

次のステップへの提言
1.エージェント・ファウンデーション・モデル(AFM)を徹底的に研究し、様々な分野での応用の可能性と有効性を探る。
2.エージェントAIの倫理的・社会的責任の側面に焦点を当て、技術開発が倫理基準や法規制に準拠していることを確認する。
3.学際的なコラボレーションを推進し、神経科学、生物学、物理学、その他の分野の知識を組み合わせることで、Agent AIの認知・意識研究を推進する。