На пути к общему воплощённому интеллекту: интеграция больших языковых моделей, баз знаний и способностей к рассуждению для создания следующего поколения ИИ-агентов

Сочетание больших языковых моделей (LLM), структурированных баз знаний (KB) и способностей к рассуждению (RA) открывает перспективное направление к общему воплощённому интеллекту (GEI). В статье рассматривается эволюция интеллектуальных систем, основанных на LLM, с акцентом на их интеграцию с представлением знаний, логическим рассуждением и физическим воплощением. Анализируются архитектуры LLM, методы предварительного обучения и механизмы вывода, а также их взаимодействие с внешними источниками знаний и структурированными платформами рассуждения. Кроме того, рассматриваются парадигмы воплощённого интеллекта (EI), в рамках которых агенты обучаются и действуют в физических средах. Для синтеза этих аспектов предложена концептуальная схема, иллюстрирующая синергию между LLM, KB, RA и воплощением; она служит ориентирующей моделью восприятия, рассуждения и действия, а не реализованной инженерной архитектурой. Для продвижения к GEI выделены пять ключевых проблем: эффективное развёртывание LLM, интеграция знаний в замкнутом контуре, гибридное символьно-нейросетевое рассуждение, заземление связей между восприятием и действием, а также непрерывное обучение. Этот обзор предлагает комплексную дорожную карту разработки адаптивных мультимодальных агентов, способных функционировать в сложных динамичных условиях.