人工知能が学んでいないこと (そしてその理由)

Khái niệm cốt lõi

人間に役立つ自律型ロボットを開発するには、ロボットが経験的に学習し、人間と協調して行動できるようにする必要がある。現在の人工知能技術では、そのような能力を獲得するのが難しい。

Tóm tắt

本論文は、人工知能(AI)技術の現状と課題について論じている。
近年、深層学習やジェネラティブAIの進歩により、大量のオンラインデータから学習し、人間を凌駕するAIが登場した。しかし、ロボット分野ではこのような大きな進歩が見られていない。例えば、現在の自律型ロボットは在宅ケアや看護助手のような仕事を学習することができない。代わりに、数学モデル、計画フレームワーク、強化学習などの手法が使われているが、深層学習ほどの性能向上や汎用性は得られていない。
その理由は、ロボットがまだ世界との相互作用を通じて経験的に学習する能力を持っていないためである。人間のように、ロボットが世界を感知し、人間から学び、人間に役立つサービスを提供し、人間と協調して行動できるようになるには、新しいアプローチが必要とされる。
ロボット工学とディープラーニングの融合により、ロボットが経験的に学習する基盤を構築することが提案されている。人間の発達過程に倣って、ロボットにも段階的な学習プロセスを設けることで、人間に役立つ自律型ロボットの実現が期待できる。そうすれば、ロボットの有用性が高まり、コストも下がり、AIの民主化につながるだろう。

Thống kê

毎年40万人もの死亡が、医療現場での判断ミスが原因で起きている。
手術ロボットの操縦には13年以上の訓練が必要とされる。

Trích dẫn

"視覚や触覚などの感覚と動作制御の技術は、ロボット外科手術や遠隔操縦ロボットの分野で長年にわたって重要な役割を果たしてきた。"
"ロボットが人間のように対話し、状況に応じて柔軟に行動するには、まだ多くの課題が残されている。"

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

What AIs are not Learning (and Why)

by Mark Stefik lúc arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04267.pdf

Yêu cầu sâu hơn

ロボットが人間のように学習し、人間と協調して行動するためには、どのような新しい技術的アプローチが必要だろうか。

現在のロボット技術は、主にプログラミング、数学モデリング、計画フレームワーク、および強化学習を使用しています。しかし、これらの方法は労力がかかるだけでなく、オープンエンドであり、実際の世界でのロボットの運用条件や異なる文脈に対して長期的な変化に直面する可能性があります。人間と協調して行動するためには、ロボットの心を作成するための適切な技術が不足しているようです。
新しい技術的アプローチとして、発達ロボティクスの分野が注目されています。これは、神経科学、認知心理学、教育研究、およびAIを含む多様な研究コミュニティの一部であり、人間のような学習を目指しています。このアプローチは、人間が歩くことを学ぶスキルの軌道と同様に、コミュニケーション、読解、日常のタスクの実行、協力、専門的な作業を行うためのスキルの軌道を作成します。これにより、ロボットが人間と協力して高い基準を達成し、広範なユーティリティを持つようになる可能性があります。