Mindstorms em Sociedades da Mente Baseadas em Linguagem Natural
Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind
May 26, 2023
Autores: Mingchen Zhuge, Haozhe Liu, Francesco Faccio, Dylan R. Ashley, Róbert Csordás, Anand Gopalakrishnan, Abdullah Hamdi, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Vincent Herrmann, Kazuki Irie, Louis Kirsch, Bing Li, Guohao Li, Shuming Liu, Jinjie Mai, Piotr Piękos, Aditya Ramesh, Imanol Schlag, Weimin Shi, Aleksandar Stanić, Wenyi Wang, Yuhui Wang, Mengmeng Xu, Deng-Ping Fan, Bernard Ghanem, Jürgen Schmidhuber
cs.AI
Resumo
Tanto a "sociedade da mente" de Minsky quanto o "aprender a pensar" de Schmidhuber inspiram sociedades diversas de grandes redes neurais multimodais (NNs) que resolvem problemas ao se entrevistarem mutuamente em uma "tempestade mental". Implementações recentes de sociedades da mente baseadas em NNs consistem em grandes modelos de linguagem (LLMs) e outros especialistas baseados em NNs que se comunicam por meio de uma interface de linguagem natural. Ao fazer isso, elas superam as limitações de LLMs individuais, melhorando o raciocínio multimodal zero-shot. Nessas sociedades da mente baseadas em linguagem natural (NLSOMs), novos agentes — todos se comunicando através da mesma linguagem simbólica universal — são facilmente adicionados de forma modular. Para demonstrar o poder das NLSOMs, montamos e experimentamos com várias delas (com até 129 membros), aproveitando tempestades mentais nelas para resolver algumas tarefas práticas de IA: resposta a perguntas visuais, legendagem de imagens, síntese de texto para imagem, geração 3D, recuperação egocêntrica, IA incorporada e resolução geral de tarefas baseadas em linguagem. Vemos isso como um ponto de partida para NLSOMs muito maiores com bilhões de agentes — alguns dos quais podem ser humanos. E com o surgimento dessas grandes sociedades de mentes heterogêneas, muitas novas questões de pesquisa tornaram-se repentinamente fundamentais para o futuro da inteligência artificial. Qual deve ser a estrutura social de uma NLSOM? Quais seriam as (des)vantagens de ter uma estrutura monárquica em vez de democrática? Como os princípios das economias de NNs podem ser usados para maximizar a recompensa total de uma NLSOM de aprendizado por reforço? Neste trabalho, identificamos, discutimos e tentamos responder a algumas dessas questões.
English
Both Minsky's "society of mind" and Schmidhuber's "learning to think" inspire
diverse societies of large multimodal neural networks (NNs) that solve problems
by interviewing each other in a "mindstorm." Recent implementations of NN-based
societies of minds consist of large language models (LLMs) and other NN-based
experts communicating through a natural language interface. In doing so, they
overcome the limitations of single LLMs, improving multimodal zero-shot
reasoning. In these natural language-based societies of mind (NLSOMs), new
agents -- all communicating through the same universal symbolic language -- are
easily added in a modular fashion. To demonstrate the power of NLSOMs, we
assemble and experiment with several of them (having up to 129 members),
leveraging mindstorms in them to solve some practical AI tasks: visual question
answering, image captioning, text-to-image synthesis, 3D generation, egocentric
retrieval, embodied AI, and general language-based task solving. We view this
as a starting point towards much larger NLSOMs with billions of agents-some of
which may be humans. And with this emergence of great societies of
heterogeneous minds, many new research questions have suddenly become paramount
to the future of artificial intelligence. What should be the social structure
of an NLSOM? What would be the (dis)advantages of having a monarchical rather
than a democratic structure? How can principles of NN economies be used to
maximize the total reward of a reinforcement learning NLSOM? In this work, we
identify, discuss, and try to answer some of these questions.