标题：Agent AI Towards a Holistic Intelligence
作者：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
来源：arXiv:2403.00833v1 [cs.AI]
概要：
本文探讨了Agent AI的概念，即一种集成了大型基础模型的智能代理系统，能够在物理和虚拟世界中通过交互操作和体现行为来执行任务。文章强调了从过度简化主义转向强调整体功能的系统的重要性，并提出了Agent Foundation Model（AFM），这是一种新型的大型动作模型，旨在实现体现智能行为。文章还讨论了Agent AI在多个领域和任务中展现出的卓越能力，以及从跨学科角度审视Agent AI的潜力，包括AI认知和意识。最后，文章提出了未来的研究方向，包括需要解决的伦理挑战。
核心要点：
要点1：Agent AI的提出
- 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。
要点2：Agent AI的基本组成
- 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。
要点3：Agent AI的意识
- 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。
要点4：Agent AI的应用领域
- 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。
要点5：Agent AI面临的挑战
- 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。
资源：
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
下一步行动建议：
1. 深入研究Agent Foundation Model（AFM），探索其在不同领域的应用潜力和效果。
2. 关注Agent AI在伦理和社会责任方面的问题，确保技术的发展符合道德标准和法律法规。
3. 推动跨学科合作，结合神经科学、生物学、物理学等领域的知识，共同推进Agent AI的认知和意识研究。
