Título: IA de agente em direção a uma inteligência holística
Autores: 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 Llorens, John Langford, Hoi Vo, Li Fei-Fei, Katsu Ikeuchi, Jianfeng Gao
Fonte:arXiv:2403.00833v1 [cs.AI]
Sinopse:
Este artigo explora o conceito de Agent AI, um sistema de agente inteligente que integra um modelo de base em larga escala capaz de executar tarefas por meio de ações interativas e comportamentos incorporados em mundos físicos e virtuais. O artigo destaca a importância de se afastar do simplismo excessivo para sistemas que enfatizam a funcionalidade holística e propõe o Agent Foundation Model (AFM), um novo modelo de ação em larga escala projetado para permitir o comportamento inteligente incorporado. O artigo também discute os recursos notáveis que a IA de agente demonstrou em vários domínios e tarefas, além de examinar o potencial da IA de agente a partir de uma perspectiva interdisciplinar, incluindo a cognição e a consciência da IA. Por fim, o artigo sugere futuras direções de pesquisa, incluindo desafios éticos que precisam ser abordados.
Pontos principais:
Ponto-chave 1: A proposta da IA de agente
- A IA de agente é um sistema incorporado que integra modelos básicos de grande escala em comportamentos de agente em vários domínios, incluindo robótica, jogos e saúde.
- O Agent Foundation Model (AFM) é o primeiro modelo de base para o desenvolvimento de agentes de IA de uso geral que são pré-treinados com dados incorporados coletados de tarefas de robótica, jogos e saúde.
Ponto 2: Componentes básicos da IA do agente
- A IA de agente é definida como um agente inteligente capaz de executar de forma autônoma ações apropriadas e contextualmente relevantes com base em informações sensoriais.
- Ele inclui os módulos-chave de aprendizagem, memória, ação, percepção, planejamento e cognição, enfatizando a importância da integração entre esses componentes para o desenvolvimento da inteligência holística.
Ponto-chave 3: conscientização da IA do agente
- A IA de agente pode conter uma "consciência" baseada em percepções neurocientíficas que usam a agência e a incorporação como indicadores de consciência.
- Satisfazer os princípios incorporados, antecipando instruções baseadas em linguagem, entradas sensoriais e históricos de ações para ações direcionadas a metas e aprendendo com a relação das ações com os resultados ambientais.
Ponto-chave 4: Áreas de aplicação da IA de agente
- A IA de agente está causando um grande impacto em robótica, jogos, saúde e tarefas multimodais, proporcionando experiências de jogos mais imersivas, revolucionando os setores, aumentando a precisão do diagnóstico médico e melhorando o atendimento ao paciente.
Ponto-chave 5: Desafios para a IA de agentes
- Apesar da crescente adoção da IA de agentes em sistemas de IA de agentes interativos, o desempenho da generalização em ambientes ou cenários invisíveis continua sendo um desafio.
- Um mecanismo de emergência chamado "Realidade mista e interação de raciocínio de conhecimento" é proposto para facilitar a cooperação com humanos na solução de tarefas desafiadoras em ambientes complexos do mundo real.
Recursos:
1. Microsoft Research Core, Redmond
2. Microsoft Applied Robotics Research, Redmond
3. Stanford University
4. University of California, Los Angeles
5. MSR AI Frontiers, Newyork
Recomendações para as próximas etapas:
1. estudo aprofundado do Agent Foundation Model (AFM), explorando seu potencial de aplicação e eficácia em diferentes campos.
2. concentre-se nos aspectos éticos e de responsabilidade social da IA de agente para garantir que o desenvolvimento da tecnologia esteja em conformidade com os padrões éticos, as leis e os regulamentos.
3. promover a colaboração interdisciplinar, combinando conhecimentos de neurociência, biologia, física e outros campos para avançar a pesquisa cognitiva e de consciência da Agent AI.
