2024-02

呼吁体现人工智能

分类： 人工智能

作者： Giuseppe Paolo, Jonas Gonzalez-Billandon, Balázs Kégl

发布时间： 2024-02-06

链接： http://arxiv.org/abs/2402.03824v3

摘要： 我们建议将嵌入式人工智能作为追求通用人工智能的下一个基本步骤，并将其与当前人工智能的进步（特别是大型语言模型）进行比较。我们回顾了体现概念在哲学、心理学、神经科学和机器人学等不同领域的演变，以强调 EAI 如何区别于静态学习的经典范式。通过扩大实体人工智能的范围，我们引入了一个基于认知架构的理论框架，强调感知、行动、记忆和学习是实体智能体的重要组成部分。该框架符合 Friston 的主动推理原则，为 EAI 开发提供了全面的方法。尽管人工智能领域取得了进展，但诸如新颖的人工智能学习理论的制定和先进硬件的创新等重大挑战仍然存在。我们的讨论为未来的实体人工智能研究奠定了基础指南。强调创建能够在现实世界环境中与人类和其他智能实体无缝通信、协作和共存的实体人工智能代理的重要性，我们的目标是引导人工智能社区应对多方面的挑战并抓住未来的机遇。对 AGI 的追求。

具有基础模型的机器人学调查：迈向嵌入式人工智能

分类： 机器人技术, 人工智能

作者： Zhiyuan Xu, Kun Wu, Junjie Wen, Jinming Li, Ning Liu, Zhengping Che, Jian Tang

发布时间： 2024-02-04

链接： http://arxiv.org/abs/2402.02385v1

摘要： 虽然对实体人工智能的探索已经跨越了数十年，但赋予智能体人类水平的智能，包括感知、学习、推理、决策、控制和泛化能力，使其能够执行通用目的，仍然是一个持续的挑战开放、非结构化和动态环境中的任务。计算机视觉、自然语言处理和多模态学习的最新进展表明，基础模型对于特定任务具有超人的能力。它们不仅为将基本模块集成到具体的人工智能系统中提供了坚实的基石，而且还阐明了如何从方法论的角度扩大机器人学习。这项调查旨在提供机器人技术基础模型的全面且最新的概述，重点关注自主操作并涵盖高层规划和低层控制。此外，我们还展示了他们常用的数据集、模拟器和基准测试。重要的是，我们强调了该领域固有的关键挑战，并描绘了未来研究的潜在途径，有助于推进学术和工业话语的前沿。