要約
個人に合わせた運動計画は、十分な身体活動を確保するために不可欠ですが、人々は複雑なスケジュールや考慮事項を持っており、計画の作成には専門家との繰り返しが必要になることが多いため、作成するのは困難です。
パーソナライズされた運動計画を支援する会話型 AI である PlanFitting を紹介します。
PlanFitting では、大規模な言語モデルの生成機能を活用して、ユーザーがさまざまな制約やクエリを自然言語で記述できるようにするため、基本原則に基づいたまま、特定の状況に合わせて週ごとの運動計画を作成および改良することが容易になります。
参加者 (N=18) が PlanFitting を使用してパーソナライズされた運動計画を作成し、専門プランナー (N=3) がこれらの計画を評価するユーザー調査を通じて、パーソナライズされた実用的で証拠に基づいた運動計画を生成する際の PlanFitting の可能性を特定しました。
私たちは、運動原則をより適切に遵守し、個人的な制約に対応する計画を作成する際の、AI アシスタントの将来の設計の可能性について話し合います。
要約(オリジナル)
A personally tailored exercise regimen is crucial to ensuring sufficient physical activities, yet challenging to create as people have complex schedules and considerations and the creation of plans often requires iterations with experts. We present PlanFitting, a conversational AI that assists in personalized exercise planning. Leveraging generative capabilities of large language models, PlanFitting enables users to describe various constraints and queries in natural language, thereby facilitating the creation and refinement of their weekly exercise plan to suit their specific circumstances while staying grounded in foundational principles. Through a user study where participants (N=18) generated a personalized exercise plan using PlanFitting and expert planners (N=3) evaluated these plans, we identified the potential of PlanFitting in generating personalized, actionable, and evidence-based exercise plans. We discuss future design opportunities for AI assistants in creating plans that better comply with exercise principles and accommodate personal constraints.
arxiv情報
| 著者 | Donghoon Shin,Gary Hsieh,Young-Ho Kim |
| 発行日 | 2023-09-22 00:55:52+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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