Grounding for Artificial Intelligence
作者: Bing Liu
分类: cs.AI
发布日期: 2023-12-15
💡 一句话要点
研究AI的“具身性”，为通用人工智能奠定基础
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身性 人工智能 通用人工智能 自然语言处理 认知科学
📋 核心要点
- 现有方法缺乏对细粒度具身性的系统研究，阻碍了人工智能向更高层次智能的发展。
- 论文旨在系统研究具身性问题，为大型语言模型和通用人工智能的发展奠定基础。
- 论文未提供实验或效果的具体信息，主要侧重于对具身性概念的系统性探讨。
📝 摘要（中文）
具身性是智能的核心功能，指的是将自然语言和抽象知识与智能体（如人类）对真实世界的内部表征联系起来的过程。人类的认知建立在外部世界的感知运动经验和内部世界的主观感受之上。我们使用语言进行交流，而语言又建立在我们共享的感知运动经验和感受之上。如果没有这种共享的具身性，我们就不可能相互理解，因为所有自然语言都高度抽象，只能描述真实世界中发生或正在发生的一小部分。虽然在高层次或抽象层次上的具身性已经在不同的领域和应用中得到了研究，但据我们所知，在细粒度层次上的系统性工作还很有限。随着大型语言模型（LLM）的快速发展，我们迫切需要对具身性有一个深刻的理解，以便进入下一个智能水平。人们还认为，具身性是通用人工智能（AGI）的必要条件。本文试图系统地研究这个问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人工智能领域中“具身性”不足的问题。现有方法主要关注高层次的抽象具身性，而忽略了细粒度层面的具身性研究。这种不足导致AI系统难以真正理解和模拟人类的认知过程，阻碍了通用人工智能的发展。
核心思路：论文的核心思路是强调具身性在人工智能中的重要性，并呼吁对细粒度层面的具身性进行系统性研究。作者认为，只有将自然语言和抽象知识与AI系统对真实世界的内部表征联系起来，才能实现更高层次的智能。
技术框架：论文没有提出具体的技术框架，而是侧重于概念的阐述和问题的定义。它强调了感知运动经验和主观感受在具身性中的作用，并指出语言是建立在这些共享经验之上的。
关键创新：论文的创新之处在于系统性地提出了具身性在人工智能中的重要性，并强调了对细粒度具身性进行研究的必要性。这为未来的研究方向提供了指导，并为通用人工智能的发展奠定了基础。
关键设计：论文没有涉及具体的技术细节，例如参数设置、损失函数或网络结构。它主要关注于概念的定义和问题的阐述。
📊 实验亮点
由于该论文为概念性研究，并未提供具体的实验结果或性能数据。其亮点在于强调了具身性在人工智能发展中的核心作用，并呼吁对细粒度具身性进行系统性研究，为未来的研究方向提供了重要的理论指导。
🎯 应用场景
该研究成果对机器人、自然语言处理、计算机视觉等领域具有潜在的应用价值。通过提升AI系统的具身性，可以使其更好地理解人类语言、感知周围环境，并做出更智能的决策。这有助于开发更智能的机器人、更自然的对话系统和更强大的图像识别技术，最终推动通用人工智能的发展。
📄 摘要（原文）
A core function of intelligence is grounding, which is the process of connecting the natural language and abstract knowledge to the internal representation of the real world in an intelligent being, e.g., a human. Human cognition is grounded in our sensorimotor experiences in the external world and subjective feelings in our internal world. We use languages to communicate with each other and the languages are grounded on our shared sensorimotor experiences and feelings. Without this shard grounding, it is impossible for us to understand each other because all natural languages are highly abstract and are only able to describe a tiny portion of what has happened or is happening in the real world. Although grounding at high or abstract levels has been studied in different fields and applications, to our knowledge, limited systematic work at fine-grained levels has been done. With the rapid progress of large language models (LLMs), it is imperative that we have a sound understanding of grounding in order to move to the next level of intelligence. It is also believed that grounding is necessary for Artificial General Intelligence (AGI). This paper makes an attempt to systematically study this problem.