Towards a Robust Soft Baby Robot With Rich Interaction Ability for Advanced Machine Learning Algorithms

要約

人工知能は最近多くの分野で大きな進歩を遂げていますが、汎用ロボット工学では比較的成功していません。
この理由の 1 つは、従来のロボット設計と、オープンエンドで創造性ベースの AI システムに必要な特性との間の断絶であると私たちは考えています。
そのために、私たちは自然から選択的なインスピレーションを得て、大きなアクションスペース、複数のカメラからの豊富な感覚データストリーム、および他のユーザーと接続してアクションスペースとデータストリームを強化する機能を備えた、堅牢で部分的に柔らかいロボットの手足を構築します。
概念実証として、単純なターゲット発見タスクを実行するために 2 つの最新の機械学習アルゴリズムをトレーニングします。
全体として、私たちはこの設計が汎用人工知能の実現に合わせてカスタマイズされたロボットを構築するための最初のステップとして機能すると信じています。

要約(オリジナル)

Artificial intelligence has made great strides in many areas lately, yet it has had comparatively little success in general-use robotics. We believe one of the reasons for this is the disconnect between traditional robotic design and the properties needed for open-ended, creativity-based AI systems. To that end, we, taking selective inspiration from nature, build a robust, partially soft robotic limb with a large action space, rich sensory data stream from multiple cameras, and the ability to connect with others to enhance the action space and data stream. As a proof of concept, we train two contemporary machine learning algorithms to perform a simple target-finding task. Altogether, we believe that this design serves as a first step to building a robot tailor-made for achieving artificial general intelligence.

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