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
- エージェントAIは、ロボット工学、ゲーム、ヘルスケアなどさまざまな領域において、大規模な基本モデルをエージェントの行動に統合する具現化システムである。
- エージェント・ファウンデーション・モデル（AFM）は、ロボット工学、ゲーム、ヘルスケアタスクから収集された体現データを用いて事前に訓練された汎用AIエージェントを開発するための最初の基礎モデルである。
ポイント2：エージェントAIの基本構成要素
- エージェントAIとは、感覚入力に基づいて適切かつ文脈に即した行動を自律的に実行できる知的エージェントと定義される。
- これには、学習、記憶、行動、知覚、計画、認知の主要モジュールが含まれ、全人的知性の発達には、これらの構成要素間の統合が重要であることを強調している。
キーポイント3：エージェントAIの認識
- エージェントAIは、エージェンシーと身体性を意識の指標とする神経科学的洞察に基づく「意識」を含むかもしれない。
- 言語ベースの指示、感覚入力、行動履歴を予測し、目標に向けた行動を行い、行動と環境結果との関係から学習することで、身体化された原理を満たす。
キーポイント4：エージェントAIの応用分野
- エージェントAIは、ロボット工学、ゲーム、ヘルスケア、マルチモーダルなタスクに大きな影響を与え、より没入感のあるゲーム体験を提供し、産業に革命をもたらし、医療診断の精度を高め、患者ケアを改善している。
キーポイント5：エージェントAIの課題
- 対話型エージェントAIシステムにおいてエージェントAIの採用が進んでいるにもかかわらず、未知の環境やシナリオにおける汎化性能は依然として困難である。
- 複雑な実世界環境における困難な課題を解決するための人間との協力を促進するために、「複合現実と知識推論の相互作用」と呼ばれる緊急メカニズムが提案されている。
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。
