要約
現在の会話エージェント (CA) は、GPT3 などの大規模言語モデル (LLM) の影響により、近年会話の品質が向上しています。
ただし、2 つの重要なカテゴリの問題が残っています。
まず、CA の作成時に採用されたアプローチに起因する固有の技術的問題があります。たとえば、検索エージェントのスコープや、以前の生成エージェントのしばしば無意味な回答などです。
第二に、人間は CA を社会的行為者として認識し、その結果、CA が社会的慣習に従うことを期待します。
この点で CA 側が失敗すると、対話が不十分になり、さらにはユーザーが脅威を認識する可能性があります。
そのため、このホワイトペーパーでは、認知にインスピレーションを得た CA への追加機能の導入を通じて、両方のカテゴリの問題に対する潜在的な解決策を強調した調査を紹介します。
意味記憶とエピソード記憶、感情、作業記憶、学習能力の計算による複製を通じて、CA が直面する技術的問題と社会的問題の両方に対処することが可能です。
要約(オリジナル)
Current conversational agents (CA) have seen improvement in conversational quality in recent years due to the influence of large language models (LLMs) like GPT3. However, two key categories of problem remain. Firstly there are the unique technical problems resulting from the approach taken in creating the CA, such as scope with retrieval agents and the often nonsensical answers of former generative agents. Secondly, humans perceive CAs as social actors, and as a result expect the CA to adhere to social convention. Failure on the part of the CA in this respect can lead to a poor interaction and even the perception of threat by the user. As such, this paper presents a survey highlighting a potential solution to both categories of problem through the introduction of cognitively inspired additions to the CA. Through computational facsimiles of semantic and episodic memory, emotion, working memory, and the ability to learn, it is possible to address both the technical and social problems encountered by CAs.
arxiv情報
| 著者 | Alex Clay,Eduardo Alonso,Esther Mondragón |
| 発行日 | 2023-11-09 15:38:58+00:00 |
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