DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2025.1605405
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40904652
تاريخ النشر: 2025-08-19
المؤلف: Emmanuel K. Raptis وآخرون
الموضوع الرئيسي: خوارزميات تخطيط المسار الروبوتي
نظرة عامة
تقدم هذه القسم نظرة شاملة على دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الذكاء الاصطناعي الوكالي، والذي يشير إلى الأنظمة المستقلة القادرة على إدراك بيئتها، واتخاذ القرارات، والتصرف مع الحد الأدنى من التدخل البشري. تصنف الدراسة الأنظمة الروبوتية المدفوعة بـ LLM بناءً على تطبيقاتها في الملاحة، والتلاعب، والتفاعلات متعددة الوكلاء، والمهام العامة. يتم تقديم تصنيف جديد لـ “الوكالية”، يقيم هذه الأنظمة بناءً على الاستقلالية، والسلوك الموجه نحو الهدف، والقدرة على التكيف، واتخاذ القرار. علاوة على ذلك، يؤكد المؤلفون على أهمية الاعتبارات الأخلاقية، مقترحين إطار تقييم يعالج التخفيف من التحيز، والعدالة، والسلامة، والشفافية.
في الختام، يبرز المؤلفون الطبيعة الانتقالية للمجال، مشيرين إلى أنه بينما تشير النجاحات المبكرة إلى إمكانية وجود روبوتات أكثر استقلالية، لا تزال هناك فجوات كبيرة في التصميم الأخلاقي والشفاف. تكافح الأنظمة الحالية لتحقيق توازن بين الاستقلالية العالية للوكالة والمساءلة. تشمل التوصيات الرئيسية توصيل LLM بالتغذية الراجعة من العالم الحقيقي، وتطوير هياكل معيارية للسلامة، وتعزيز القابلية للتفسير مع زيادة الاستقلالية. يدعو المؤلفون إلى معايير موحدة وتعاون متعدد التخصصات بين المهندسين، وعلماء الأخلاق، والمنظمين لضمان أن الروبوتات المدفوعة بـ LLM في المستقبل ليست فقط قادرة ولكن أيضًا آمنة، وعادلة، وشفافة، مما يعزز الثقة العامة في نشرها.
مقدمة
في مقدمة الورقة، يتأمل المؤلفون في سؤال آلان تورينغ الأساسي، “هل يمكن للآلات أن تفكر؟” والتطور اللاحق للعبة التقليد، التي وضعت الأساس لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP). يبرزون الإمكانات التحويلية لنماذج اللغة الكبيرة الحديثة (LLMs) في تعزيز ذكاء الروبوتات واستقلاليتها، مما يمكّن من تفاعلات أكثر طبيعية بين البشر والروبوتات. على عكس الأنظمة الروبوتية التقليدية، يمكن لـ LLM معالجة وتوليد اللغة الطبيعية المفتوحة، مما يسمح للروبوتات بالمشاركة في محادثات معقدة واتباع تعليمات دقيقة. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات كبيرة في دمج LLM مع الروبوتات المادية، خاصة بسبب اعتمادها على المدخلات النصية وافتقارها إلى الفهم الحقيقي للسياقات الواقعية.
يتم تقديم مفهوم “الذكاء الاصطناعي الوكالي” كنهج واعد لسد الفجوة بين الحساب السلبي والاستقلالية الحقيقية في الروبوتات. يتضمن ذلك تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على إدراك بيئتها، واتخاذ القرارات، والتصرف بشكل مستقل. يناقش المؤلفون التقدمات الأخيرة، مثل النموذج متعدد الوسائط PaLM-E، الذي يدمج الملاحظات البصرية مع النص، مما يسمح لـ LLM بالتفكير في البيئات الفيزيائية. كما يحددون هياكل نظامية مختلفة تربط LLM مع وحدات الروبوتات التقليدية لتحسين تنفيذ المهام. على الرغم من هذه التقدمات، يؤكد المؤلفون أن التجسيد الفعال لا يزال يمثل تحديًا، مما يتطلب تكاملًا وثيقًا بين التفكير المجرد والتجارب الحسية الحركية المستمرة. بالإضافة إلى ذلك، يقدمون تحليلًا مقارنًا للاعتبارات الأخلاقية، والسلامة، والشفافية عبر مجالات المهام الروبوتية المختلفة، كاشفين عن اختلافات كبيرة ومبرزين الفرص لتعزيز ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة.
نقاش
تسلط قسم النقاش في ورقة البحث الضوء على المساهمات الكبيرة للدراسة حول الأنظمة الروبوتية المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، خاصة تلك التي تم التحقق منها في التطبيقات الواقعية. على عكس الدراسات السابقة التي ركزت بشكل أساسي على السلوكيات المحاكية، تؤكد هذه الورقة على النشر العملي، محددة 30 دراسة رئيسية من خلال عملية اختيار صارمة تضمنت معايير مثل دمج LLM في اتخاذ القرار وإظهار الخصائص الوكالية مثل الاستقلالية، والتوجه نحو الهدف، والقدرة على التكيف، واتخاذ القرار. تهدف الدراسة إلى تقديم فهم شامل لهذه الأنظمة، مقدمة منهجية شفافة، وتصنيفًا مقارنًا للسلوكيات الوكالية، وتقييمًا للاعتبارات الأخلاقية والاجتماعية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي الوكالي.
علاوة على ذلك، تنتقد الورقة الأدبيات الموجودة لعدم تناولها بشكل كافٍ القابلية التطبيقية للروبوتات المعتمدة على LLM في العالم الحقيقي، خاصة من حيث القدرات الوكالية والاعتبارات الأخلاقية. تشير إلى أنه بينما قامت الدراسات السابقة بتوثيق تطبيقات وهياكل مختلفة، غالبًا ما تتجاهل التعقيدات المرتبطة بنشر هذه الأنظمة في بيئات ديناميكية. يجادل المؤلفون من أجل نهج أكثر تكاملاً لا يقيم فقط الأداء الفني للروبوتات المدفوعة بـ LLM ولكن أيضًا يأخذ في الاعتبار القضايا الأخلاقية، والسلامة، والشفافية التي تنشأ مع انتقال هذه الأنظمة من الإعدادات المسيطر عليها إلى السيناريوهات الواقعية. تختتم الورقة بالدعوة إلى أبحاث مستقبلية تسد هذه الفجوات، مشددة على الحاجة إلى أطر قوية لضمان المساءلة والثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكالية.
DOI: https://doi.org/10.3389/frobt.2025.1605405
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40904652
Publication Date: 2025-08-19
Author(s): Emmanuel K. Raptis et al.
Primary Topic: Robotic Path Planning Algorithms
Overview
The section provides a comprehensive overview of the integration of Large Language Models (LLMs) into agentic AI, which refers to autonomous systems capable of perceiving their environment, making decisions, and acting with minimal human intervention. The survey categorizes LLM-driven robotic systems based on their applications in navigation, manipulation, multi-agent interactions, and general-purpose tasks. A novel classification of “agenticness” is introduced, assessing these systems on autonomy, goal-directed behavior, adaptability, and decision-making. Furthermore, the authors emphasize the importance of ethical considerations, proposing an evaluation framework that addresses bias mitigation, fairness, safety, and transparency.
In the conclusion, the authors highlight the transitional nature of the field, noting that while early successes indicate the potential for more autonomous robots, significant gaps in ethical and transparent design remain. Current systems struggle to balance high agentic autonomy with accountability. Key recommendations include grounding LLMs in real-world feedback, developing modular architectures for safety, and enhancing explainability as autonomy increases. The authors advocate for standardized benchmarks and multidisciplinary collaboration among engineers, ethicists, and regulators to ensure that future LLM-driven robots are not only capable but also safe, fair, and transparent, thereby fostering public trust for their deployment.
Introduction
In the introduction of the paper, the authors reflect on Alan Turing’s seminal question, “Can machines think?” and the subsequent development of the Imitation Game, which laid the groundwork for Natural Language Processing (NLP). They highlight the transformative potential of modern Large Language Models (LLMs) in enhancing robot intelligence and autonomy, enabling more natural human-robot interactions. Unlike traditional robotic systems, LLMs can process and generate open-ended natural language, allowing robots to engage in complex conversations and follow intricate instructions. However, significant challenges remain in integrating LLMs with physically embodied robots, particularly due to their reliance on textual inputs and the lack of true comprehension of real-world contexts.
The concept of “agentic AI” is introduced as a promising approach to bridge the gap between passive computation and true autonomy in robotics. This involves developing AI systems capable of perceiving their environment, making decisions, and acting independently. The authors discuss recent advancements, such as the multimodal model PaLM-E, which integrates visual observations with text, allowing LLMs to reason about physical environments. They also outline various system architectures that couple LLMs with traditional robotics modules for enhanced task execution. Despite these advancements, the authors emphasize that effective embodiment remains a challenge, necessitating a tight integration of abstract reasoning with continuous sensorimotor experiences. Additionally, they present a comparative analysis of ethical, safety, and transparency considerations across different robotic task domains, revealing significant variations and highlighting opportunities for advancing responsible AI practices.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the significant contributions of the survey on agentic large language model (LLM)-based robotic systems, particularly those validated in real-world applications. Unlike previous surveys that primarily focused on simulated behaviors, this paper emphasizes practical deployments, identifying 30 key studies through a rigorous selection process that included criteria such as the incorporation of LLMs in decision-making and the demonstration of agentic characteristics like autonomy, goal-directedness, adaptability, and decision-making. The survey aims to provide a comprehensive understanding of these systems, offering a transparent methodology, a comparative classification of agentic behaviors, and an evaluation of ethical and societal implications associated with agentic AI.
Furthermore, the paper critiques existing literature for insufficiently addressing the real-world applicability of LLM-based robotics, particularly in terms of agentic capabilities and ethical considerations. It notes that while prior surveys have cataloged various applications and architectures, they often overlook the complexities involved in deploying these systems in dynamic environments. The authors argue for a more integrated approach that not only assesses the technical performance of LLM-driven robots but also considers the ethical, safety, and transparency issues that arise as these systems transition from controlled settings to real-world scenarios. The paper concludes by advocating for future research that bridges these gaps, emphasizing the need for robust frameworks to ensure accountability and trust in agentic AI systems.