Bridging Intelligence and Instinct: A New Control Paradigm for Autonomous Robots

要約

汎用人工知能 (AGI) の出現が驚くべきペースで進む中、ロボット工学における AI エージェントとしての大規模言語モデル (LLM) の応用はまだ初期段階にあります。
これらの AI エージェントのロボット工学へのシームレスな統合を妨げる重大な懸念は、AI エージェントが生成するコンテンツの予測不可能性、つまり「幻覚」として知られる現象です。
生物学的神経システムからインスピレーションを得て、私たちは、AI エージェントの知能とロボットの本能を橋渡しする、自律型ロボット工学のための新しい階層型アーキテクチャを提案します。
これに関連して、私たちはロボットの本能を、安全性の確保や障害物の回避などの生存に不可欠なタスクがタイムリーかつ効果的に実行されることを保証する自律ロボット システムにおける生得的または学習された一連の反応と優先順位として定義します。
このパラダイムは、LLM の知能とロボットの行動の本能を調和して組み合わせ、より安全で多用途な自律ロボット システムに貢献します。
ケーススタディとして、移動ロボットのコンテキスト内でこのパラダイムを説明し、自律ロボット工学を大幅に強化し、ロボットが多様な環境で独立して安全に動作できる未来を実現する可能性を実証します。

要約(オリジナル)

As the advent of artificial general intelligence (AGI) progresses at a breathtaking pace, the application of large language models (LLMs) as AI Agents in robotics remains in its nascent stage. A significant concern that hampers the seamless integration of these AI Agents into robotics is the unpredictability of the content they generate, a phenomena known as “hallucination”. Drawing inspiration from biological neural systems, we propose a novel, layered architecture for autonomous robotics, bridging AI agent intelligence and robot instinct. In this context, we define Robot Instinct as the innate or learned set of responses and priorities in an autonomous robotic system that ensures survival-essential tasks, such as safety assurance and obstacle avoidance, are carried out in a timely and effective manner. This paradigm harmoniously combines the intelligence of LLMs with the instinct of robotic behaviors, contributing to a more safe and versatile autonomous robotic system. As a case study, we illustrate this paradigm within the context of a mobile robot, demonstrating its potential to significantly enhance autonomous robotics and enabling a future where robots can operate independently and safely across diverse environments.

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