Mar, 2024

认知即所需 - 大型语言模型之上的人工智能下一层

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TL;DR近期关于应用于复杂实际知识工作的对话人工智能工具（如由大型语言模型驱动的聊天机器人）的研究表明，这些工具在推理和多步问题解决方面存在限制，且现有聊天机器人模拟浅层推理和理解，在问题复杂度增加时容易出错。本文介绍了认知人工智能（Cognitive AI）的一个高层框架，用于在大型语言模型之外实现可编程定义的神经符号认知，提出了一个双层功能架构，可用于执行复杂多步知识工作的人工智能系统的路线图，认为 Cognitive AI 是实现更高级别的人工智能（如 AGI）的必要前提，并明确指出仅凭概率方法无法实现 AGI。最后讨论了大型语言模型、AI 采用周期和商业认知人工智能开发的影响。
发现论文，激发创造
  • 使用认知神经符号系统实现高层机器推理

    我们提出通过将认知架构与外部神经符号组件相结合，使人工智能系统能够进行高层次推理，讨论生成模型在最近和未来应用中的作用。

    Nov, 2023

  • 我们是否已经建造出像人一样思考的机器？

    通过一系列的实验，我们评估了当前基于视觉的大型语言模型在直觉物理、因果推理和直观心理领域的表现。我们的研究结果表明，尽管这些模型在处理和解释视觉数据方面表现出显著的能力，但在这些领域仍然不如人类。这些模型对物理定律和因果关系有基本的理解，但缺乏更深入的洞察力 - 人类认知的一个关键方面。此外，在需要直觉心理理论的任务中，这些模型完全失败。我们的结果强调了将更强大的理解因果关系、物理动力学和社会认知机制整合到现代基于视觉的语言模型中的必要性，并指出了认知启发式评估标准的重要性。

    Nov, 2023

  • 构建类人交际智能：一个基于现实经验的视角

    该论文旨在提出一种 “基础” 的视角，启发人工智能的进步，包括 “基于感知 - 动作循环的体现、嵌入、延伸和实践认知” 的研究方向，以及运用逐步发展的技能促进逐步的语言发展、逐渐适应物理和社会环境的智能代理等几个具体的组成部分，以建立人类一样的语言能力。

    Jan, 2022

  • 概念即是一切：通往通用人工智能的更直接路径

    自从 20 年前 AGI（人工通用智能）一词诞生以来，对其几乎没有取得可观的进展。尽管统计人工智能方面取得了极大突破，如 AlphaZero、ChatGPT 和 Stable Diffusion，但这些项目都没有明确的 AGI 路径。为了加快 AGI 的发展，了解和确定人类智能与 AGI 的核心要求至关重要。通过这样可以梳理出实现 AGI 所需的特定开发步骤以及哪些是分散注意力的因素。这种分析强调了对认知人工智能方法的需求，而不是目前受青睐的统计和生成式方法。具体而言，它确定了概念在类人认知中的核心角色。在这里，我们概述了一种架构和开发计划，以及一些初步结果，提供了一条更直接的实现全面人类级 AI（HLAI）/ AGI 的路径。

    Sep, 2023

  • 语言代理的认知架构

    利用符号人工智能的代理设计历史，我们提出了一种新的认知语言代理的蓝图，即 Cognitive Architectures for Language Agents (CoALA) 框架，这个框架将大型语言模型与外部资源或内部控制流结合起来，以实现基于语言模型的推理、概念化、学习和决策。通过 CoALA 框架，我们强调了目前语言代理的不足，并提出了未来发展更强大的语言代理的具体方向。

    Sep, 2023

  • 面向认知机器人：架构研究挑战

    本研究探讨了开发认知机器人的架构研究挑战，提出了未来机器人设计和开发框架中需要考虑的替代性架构假设，针对虚拟数字平台上操作的软件机器人如何理解平台层面和表现出人类用户行为的问题。

    May, 2023

  • 高阶认知模型在主动学习中的作用

    建立能够有效与人类协作的机器一直是人工智能领域的长期目标。在存在不确定性的情况下，实现最佳合作通常需要人类和人工智能代理模拟彼此的行为，并利用这些模型推断潜在目标、信念或意图，这可能涉及多个层次的递归。我们提倡一种新的主动学习范式，利用人类作为主动数据源，同时考虑到他们的更高级别的能动性。此外，我们提供了一个使用高阶认知模型进行主动学习的实际示例。伴随着一个计算研究，突出了这个模型产生的独特行为。

    Jan, 2024

  • 社交对话智能体的认知启发组件

    通过引入认知启发式方法，通过计算语义和情节记忆、情绪、工作记忆和学习能力来解决对话代理人的技术和社交问题。

    Nov, 2023

  • 通往类人工智能的社交之路

    通过证据的汇集，展示了自然智能是通过不同尺度的互动网络中的智能集体、社会关系和主要进化转变而产生的，这些过程通过种群压力、军备竞赛、马基雅维利选择、社会学习和积累文化等机制促进了新数据的产生，将这些机制整合到智能代理的视角中，表明通过持续的新数据生成实现类人复合创新的可能路径。

    May, 2024

  • 自生成战争游戏 AI: 基于大型语言模型的双层代理任务规划

    这篇论文将较大的语言模型应用于智能决策领域，构建了一个以大语言模型为核心的代理体系结构，并通过自然语言的交互发布和执行决策命令，进一步进行仿真验证。通过游戏对抗模拟实验，发现大语言模型的智能决策能力明显优于常用的强化学习人工智能和规则人工智能，并且智能、可理解性和泛化性都更好。通过实验还发现，大语言模型的智能与提示密切相关。这项工作将大语言模型从人机交互扩展到智能决策领域，对智能决策的发展具有重要的参考价值和意义。

    Dec, 2023