Daily Arxiv

Esta página recopila y organiza artículos sobre inteligencia artificial publicados en todo el mundo.
La información aquí presentada se resume utilizando Google Gemini y el sitio se gestiona sin fines de lucro.
Los derechos de autor de los artículos pertenecen a sus autores y a las instituciones correspondientes; al compartir el contenido, basta con citar la fuente.

Agentes de IA encarnados: modelando el mundo

Created by
  • Haebom

Autor

Pascale Fung, Yoram Bachrach, Asli Celikyilmaz, Kamalika Chaudhuri, Delong Chen, Willy Chung, Emmanuel Dupoux, Hongyu Gong, Herv e J egou, Alessandro Lazaric, Arjun Majumdar, Andrea Madotto, Franziska Meier, Florian Metze, Louis-Philippe Morency, Theo Moutakani, Juan Pino, Basile Terver, Joseph Tighe, Paden Tomasello, Jitendra Malik

Describir

Este artículo describe la investigación sobre agentes de IA encarnados en formas visuales, virtuales o físicas. Estos agentes, incluyendo avatares virtuales, dispositivos portátiles y robots, están diseñados para percibir, aprender y actuar en su entorno, asemejándose más a la forma en que los humanos aprenden e interactúan entre sí que los agentes no encarnados. El artículo propone que el desarrollo de un modelo del mundo es central para el razonamiento y la planificación de los agentes de IA encarnados. Los modelos del mundo mejoran la capacidad del agente para realizar tareas complejas de forma autónoma al comprender y predecir el entorno, las intenciones del usuario y el contexto social. El modelado del mundo implica la percepción multimodal, la planificación mediante el razonamiento para la acción y el control, y la integración de la memoria para generar una comprensión integral del mundo físico. Más allá del mundo físico, también proponemos que aprender el modelo del mundo mental de un usuario puede permitir una mejor colaboración entre humanos y agentes.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Enfatiza la importancia de los modelos mundiales en el razonamiento y planificación de agentes de IA implementados.
◦
Se presenta un enfoque integral del modelado del mundo a través de la integración de la percepción multimodal, la planificación basada en inferencias y la memoria.
◦
Sugerir posibilidades para mejorar la colaboración humano-agente a través de modelos de aprendizaje del mundo mental del usuario.
◦
Presentamos una nueva dirección para el desarrollo de agentes de IA que interactúan con sus entornos de manera similar a la humana.
•
Limitations:
◦
Falta de descripción detallada de métodos de implementación y algoritmos específicos para el modelo mundial.
◦
Falta de validación del desempeño de generalización en diversos entornos y situaciones.
◦
Falta de discusión sobre las dificultades y los problemas éticos en el aprendizaje de los modelos del mundo mental de los usuarios.
◦
Ausencia de implementación real y de resultados experimentales.
👍
Made with Slashpage