要約
想像遊びは、ロボットが周囲の世界とより人格的に関わることを可能にする創造性の分野である。想像遊びとは、現実の物体や場所を仮想シナリオの中で想像上の物体や場所として使用することである。我々は、大規模言語モデル（LLM）のストーリー生成機能を採用し、人間が書いたプロンプトを用いて想像遊びに使用するストーリーを得る。生成されたストーリーは、簡略化され、エージェントの想像遊びをガイドするアクションシーケンスにマッピングされる。また、エージェントが想像遊びを成功裏に終えることができるかどうかを評価するために、エージェントが対話するための遊び場として家をシミュレートするテキストアドベンチャーゲームを設計した。
要約(オリジナル)
Imaginative play is an area of creativity that could allow robots to engage with the world around them in a much more personified way. Imaginary play can be seen as taking real objects and locations and using them as imaginary objects and locations in virtual scenarios. We adopted the story generation capability of large language models (LLMs) to obtain the stories used for imaginary play with human-written prompts. Those generated stories will be simplified and mapped into action sequences that can guide the agent in imaginary play. To evaluate whether the agent can successfully finish the imaginary play, we also designed a text adventure game to simulate a house as the playground for the agent to interact.
arxiv情報
| 著者 | Zexin Chen,Eric Zhou,Kenneth Eaton,Xiangyu Peng,Mark Riedl |
| 発行日 | 2023-08-03 12:52:49+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |