[論文レビュー] Toward Next-Generation Artificial Intelligence: Catalyzing the NeuroAI Revolution

Anthony M. Zador, G. Sean Escola+25 more|arXiv (Cornell University)|Oct 15, 2022

Reinforcement Learning in Robotics被引用数 33

ひとこと要約

この論文は NeuroAI への投資を主張し、embodied Turing test を活用して動物間で共有される sensorimotor capabilities を活かし AI の進歩を導く。生物のように現実世界と相互作用できる AI を構築するためのロードマップを提示する。

ABSTRACT

Neuroscience has long been an essential driver of progress in artificial intelligence (AI). We propose that to accelerate progress in AI, we must invest in fundamental research in NeuroAI. A core component of this is the embodied Turing test, which challenges AI animal models to interact with the sensorimotor world at skill levels akin to their living counterparts. The embodied Turing test shifts the focus from those capabilities like game playing and language that are especially well-developed or uniquely human to those capabilities, inherited from over 500 million years of evolution, that are shared with all animals. Building models that can pass the embodied Turing test will provide a roadmap for the next generation of AI.

研究の動機と目的

• AIの進歩を加速させるための基礎的な NeuroAI 研究への投資を動機づける。
• 人間特有の能力やゲームプレイ能力から、進化的に共有される sensorimotor skills へ焦点を移す。
• embodied Turing test を次世代 AI 開発を推進する新たなベンチマークとして定義する。

提案手法

• embodied Turing test を AI 評価のコアフレームワークとして提案する。
• sensorimotor world と相互作用する AI モデルを、動物に近いスキルレベルで構築することを主張する。
• embodied Turing test を通過することが、モデル開発と評価を導くロードマップを概説する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AI が習得すべき、動物間で共有されるコアの sensorimotor capabilities とは何か？
• RQ2 現実世界の相互作用で AI を評価するために、embodied Turing test をどのように定義し、運用可能にすることができるか？
• RQ3 embodied Turing test をパスする AI システムを開発するために、どのような手順と研究方向が必要か？
• RQ4 NeuroAI 研究は一般的な AI 能力の進展を最も効果的に触媒するにはどうすればよいか？

主な発見

• 著者らは AI の進歩を加速させるために NeuroAI への投資を提唱している。
• 彼らは embodied Turing test を、human-unique tasks ではなく、進化的に遺伝された能力に焦点を当てたフレームワークとして導入している。
• 本論文は embodied Turing test をクリアすることが、次世代 AI の開発のロードマップを提供することを主張している。
• 現実世界での sensorimotor 相互作用を、AI 研究と評価の核心的方向として強調している。
• AI の進歩を促進するための基礎的な神経科学に整合した研究の重要性を強調している。