AUKAI는 지각, 기억, 의사결정을 다중 스케일 오류 피드백을 통해 원활하게 통합하는 구현된 인지(embodied cognition)를 위한 적응적 통합 지식-행동 지능(Adaptive Unified Knowledge-Action Intelligence)입니다. AUKAI는 삽입된 세계 모델(embedded world model)로 해석되며, 상태 전이를 예측하고 개입 유용성을 동시에 평가합니다. 이 프레임워크는 수렴 이론, 최적 제어, 베이지안 추론에서 도출된 엄격한 이론적 분석을 기반으로 하며, 이는 수렴, 안정성 및 거의 최적의 성능을 위한 조건을 통합적으로 확립합니다. 또한, 신경망의 강점과 기호 추론 모듈을 결합한 하이브리드 구현을 제시하여 해석성과 강건성을 향상시킵니다. 마지막으로, 로봇 내비게이션 및 장애물 회피 애플리케이션을 통해 AUKAI의 잠재력을 보여주고, 시뮬레이션 및 실제 환경 모두에서 효과를 검증하기 위한 포괄적인 실험 계획을 개략적으로 설명합니다.
