총체적 지능을 이끌어내는 지능형 신체 AI

제목: 총체적 지능을 향한 에이전트 AI
저자: 치위안 황, 나오키 웨이크, 비딥타 사르카, 제인 듀란테, 란 공, 로한 타오리, 노다 유스케, 데메트리 테르조풀로스, 노보루 쿠노, 아데 파모티, 애슐리 로렌스, 존 랭포드, 호이 보, 리 페이 페이, 카츠 이케우치, 지안펑 가오, 지안펑 가오 로렌스, 존 랭포드, 호이 보, 리 페이 페이, 카츠 이케우치, 지안펑 가오
출처:arXiv:2403.00833v1 [cs.AI]

시놉시스:
이 글에서는 실제 세계와 가상 세계 모두에서 대화형 액션과 구현된 행동을 통해 작업을 수행할 수 있는 대규모 기반 모델을 통합하는 지능형 에이전트 시스템인 에이전트 AI의 개념에 대해 살펴봅니다. 이 글에서는 지나친 단순화주의에서 벗어나 전체적인 기능을 강조하는 시스템으로 전환하는 것이 중요하다는 점을 강조하고, 구현된 지능형 행동을 가능하게 하도록 설계된 새로운 대규모 액션 모델인 에이전트 기반 모델(AFM)을 제안합니다. 또한 에이전트 AI가 여러 영역과 작업에서 보여준 놀라운 능력에 대해 논의하고, AI 인지 및 의식을 포함한 학제 간 관점에서 에이전트 AI의 잠재력을 살펴봅니다. 마지막으로 이 글은 해결해야 할 윤리적 과제를 포함하여 향후 연구 방향을 제시합니다.

핵심 포인트:
핵심 포인트 1: 에이전트 AI의 제안
- 에이전트 AI는 로봇 공학, 게임, 헬스케어 등 다양한 영역에서 대규모 기본 모델을 에이전트 행동에 통합하는 구체화된 시스템입니다.
- 에이전트 파운데이션 모델(AFM)은 로봇 공학, 게임, 헬스케어 작업에서 수집한 구체화된 데이터로 사전 학습된 범용 AI 에이전트를 개발하기 위한 최초의 파운데이션 모델입니다.

포인트 2: 에이전트 AI의 기본 구성 요소
- 에이전트 AI는 감각 입력을 기반으로 상황에 맞는 적절한 작업을 자율적으로 수행할 수 있는 지능형 에이전트로 정의됩니다.
- 여기에는 학습, 기억, 행동, 지각, 계획 및 인지의 핵심 모듈이 포함되어 있으며, 전인적 지능 개발을 위해 이러한 구성 요소 간의 통합이 중요하다는 점을 강조합니다.

핵심 포인트 3: 상담원 AI 인식
- 에이전트 AI는 기관과 구체화를 의식의 지표로 사용하는 신경과학적 통찰에 기반한 '의식'을 포함할 수 있습니다.
- 언어 기반 지시, 감각 입력 및 행동 이력을 예측하여 목표 지향적 행동을 달성하고 행동과 환경 결과의 관계를 통해 학습함으로써 구현된 원칙을 충족합니다.

핵심 포인트 4: 에이전트 AI의 적용 분야
- 에이전트 AI는 로봇 공학, 게임, 의료, 멀티모달 업무에 큰 영향을 미치며 더욱 몰입감 있는 게임 경험을 제공하고 산업을 혁신하며 의료 진단의 정확성을 높이고 환자 치료를 개선하고 있습니다.

핵심 포인트 5: 에이전트 AI의 과제
- 대화형 상담원 AI 시스템에서 상담원 AI의 채택이 증가하고 있지만, 보이지 않는 환경이나 시나리오에서의 일반화 성능은 여전히 어려운 과제입니다.
- 복잡한 실제 환경에서 어려운 과제를 해결하는 데 있어 인간과의 협력을 촉진하기 위해 '혼합 현실과 지식 추론 상호 작용'이라는 비상 메커니즘이 제안되었습니다.

리소스:
1. 마이크로소프트 리서치 코어, 레드몬드
2. 마이크로소프트 응용 로봇 연구, 레드몬드
3. 스탠포드 대학교
4. 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스
5. MSR AI 프론티어, 뉴욕

다음 단계를 위한 권장 사항
에이전트 기반 모델(AFM)을 심층적으로 연구하여 다양한 분야에 적용할 수 있는 잠재력과 효과를 살펴봅니다.
2. 에이전트 AI의 윤리적, 사회적 책임 측면에 집중하여 기술 개발이 윤리 기준과 법률 및 규정을 준수하도록 합니다.
3. 신경과학, 생물학, 물리학 및 기타 분야의 지식을 결합하여 에이전트 AI의 인지 및 의식 연구를 발전시키기 위해 학제 간 협업을 촉진합니다.