Grounding Agent Reasoning in Image Schemas: A Neurosymbolic Approach to Embodied Cognition

要約

具体化されたAIの進歩にもかかわらず、エージェントの推論システムは、人間が自然に環境を理解し、相互作用するために自然に使用する基本的な概念構造を捉えるのに苦労しています。
これに対処するために、イメージスキーマの正式な特性評価を活用することにより、ブリッジが具体化される新しいフレームワークを提案します。これは、人間の認知を構造化する感覚運動体験の繰り返しパターンとして定義されます。
LLMSをカスタマイズして、これらの感覚運動パターンに基づいて自然言語の説明を正式な表現に変換することにより、基本的な概念構造におけるエージェントの理解を根拠とする神経協力系を作成することができます。
このようなアプローチは、効率と解釈の両方を向上させ、共有された具体化された理解を通じて、より直感的な人間エージェント相互作用を可能にすると主張します。

要約(オリジナル)

Despite advances in embodied AI, agent reasoning systems still struggle to capture the fundamental conceptual structures that humans naturally use to understand and interact with their environment. To address this, we propose a novel framework that bridges embodied cognition theory and agent systems by leveraging a formal characterization of image schemas, which are defined as recurring patterns of sensorimotor experience that structure human cognition. By customizing LLMs to translate natural language descriptions into formal representations based on these sensorimotor patterns, we will be able to create a neurosymbolic system that grounds the agent’s understanding in fundamental conceptual structures. We argue that such an approach enhances both efficiency and interpretability while enabling more intuitive human-agent interactions through shared embodied understanding.

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