要約
この研究では、自然言語理解とサービス タスクのインテリジェントな意思決定を実現するための、具体化されたシステムに会話型 AI エージェントを組み込むロボティクス プラットフォームを導入します。
タスク計画と人間らしい会話を統合します。
エージェントは、一般知識の膨大なコーパスから学習した大規模な言語モデルから派生します。
このエージェントは対話を生成するだけでなく、ロボット上でコマンドを呼び出すことによって物理世界とインターフェースをとることができます。
コミュニケーションと行動をシームレスに融合させます。
このシステムは、対話型 AI 機能の有無にかかわらずロボットを組み合わせた HRI 研究において、自由形式のツアーガイド シナリオで実証されています。
パフォーマンスは、全体的な有効性、探索能力、精査能力、擬人化に対する受容性、および適応性の 5 つの側面に沿って測定されます。
要約(オリジナル)
This work introduces a robotics platform which embeds a conversational AI agent in an embodied system for natural language understanding and intelligent decision-making for service tasks; integrating task planning and human-like conversation. The agent is derived from a large language model, which has learned from a vast corpus of general knowledge. In addition to generating dialogue, this agent can interface with the physical world by invoking commands on the robot; seamlessly merging communication and behavior. This system is demonstrated in a free-form tour-guide scenario, in an HRI study combining robots with and without conversational AI capabilities. Performance is measured along five dimensions: overall effectiveness, exploration abilities, scrutinization abilities, receptiveness to personification, and adaptability.
arxiv情報
著者 | Carson Stark,Bohkyung Chun,Casey Charleston,Varsha Ravi,Luis Pabon,Surya Sunkari,Tarun Mohan,Peter Stone,Justin Hart |
発行日 | 2023-10-10 04:34:00+00:00 |
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