論文の概要: The SPACE THEA Project
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10390v1
- Date: Fri, 17 Jun 2022 12:33:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 19:14:08.280079
- Title: The SPACE THEA Project
- Title(参考訳): 宇宙テア計画
- Authors: Martin Spathelf and Oliver Bendel
- Abstract要約: 共感を示し、宇宙飛行士を助ける音声アシスタントは、解決策になるかもしれない。
SPACE THEAプロジェクトでは、Google AssistantとDialogflow Essentialsを使ったプロトタイプが開発された。
本稿は、宇宙飛行士の日常生活を表現し、運用上の危機と人間の問題に対処するために設計された7つのシナリオについて述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In some situations, no professional human contact can be available.
Accordingly, one remains alone with one's problems and fears. A manned Mars
flight is certainly such a situation. A voice assistant that shows empathy and
assists the astronauts could be a solution. In the SPACE THEA project, a
prototype with such capabilities was developed using Google Assistant and
Dialogflow Essentials. The voice assistant has a personality based on
characteristics such as functional intelligence, sincerity, creativity, and
emotional intelligence. It proves itself in seven different scenarios designed
to represent the daily lives of astronauts, addressing operational crises and
human problems. The paper describes the seven scenarios in detail, and lists
technical and conceptual foundations of the voice assistant. Finally, the most
important results are stated and the chapters are summarized.
- Abstract(参考訳): 職業的な人間との接触はできない場合もある。
それゆえ、自分の問題や恐れは独りぼっちのままである。
有人火星飛行は確かにそのような状況です。
共感を示し、宇宙飛行士を助ける音声アシスタントは、解決策になり得る。
SPACE THEAプロジェクトでは、Google AssistantとDialogflow Essentialsを使ったプロトタイプが開発された。
音声アシスタントは、機能的知性、誠実性、創造性、感情的知性などの特徴に基づく性格を持つ。
これは、宇宙飛行士の日常生活を表現するために設計された7つの異なるシナリオで証明され、運用上の危機や人間の問題に対処する。
本稿は7つのシナリオを詳述し、音声アシスタントの技術的および概念的基礎を列挙する。
最後に、最も重要な結果が述べられ、各章を要約する。
関連論文リスト
- Towards a Reliable Offline Personal AI Assistant for Long Duration Spaceflight [4.382282101149638]
本稿では, GPT, Retrieval-Augmented Generation (RAG), Knowledge Graphs (KGs), Augmented Reality (AR)を統合したMETISなどの拡張システムを提案する。
そのアイデアは、宇宙飛行士が自然言語のクエリを使って、より直感的に自分のデータと対話し、ARでリアルタイム情報を視覚化できるようにすることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T18:08:42Z) - SIFToM: Robust Spoken Instruction Following through Theory of Mind [51.326266354164716]
本稿では,認知にインスパイアされた音声指導モデルであるSIFToMを提案し,多様な音声条件下でロボットが人間の指示を実践的に追従できるようにする。
結果から,SIFToMモデルは現状の音声モデルや言語モデルよりも優れており,課題に追従する音声命令に対する人間レベルの精度に近づいていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-17T02:36:10Z) - GOMA: Proactive Embodied Cooperative Communication via Goal-Oriented Mental Alignment [72.96949760114575]
我々は、ゴール指向メンタルアライメント(GOMA)という新しい協調コミュニケーションフレームワークを提案する。
GOMAは、目標に関連のあるエージェントの精神状態のミスアライメントを最小限に抑える計画問題として、言語コミュニケーションを定式化している。
我々は,Overcooked(マルチプレイヤーゲーム)とVirtualHome(家庭用シミュレータ)の2つの挑戦環境において,強いベースラインに対するアプローチを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-17T03:52:52Z) - Voice-Based Smart Assistant System for Vehicles using RASA [0.0]
本稿では、RASAフレームワークに基づく車両のための音声ベースのスマートアシスタントアプリケーションの開発に焦点をあてる。
このスマートアシスタントは、ナビゲーション、通話によるコミュニケーション、天気予報の取得、最新のニュースのアップデート、そして本質的に完全に音声ベースの音楽などの機能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T05:48:18Z) - Dobby: A Conversational Service Robot Driven by GPT-4 [22.701223191699412]
この研究は、対話型AIエージェントをサービスタスクの具体化システムに組み込むロボティクスプラットフォームを導入する。
このエージェントは、膨大な一般知識のコーパスから学んだ、大きな言語モデルに由来する。
本発明のエージェントは対話生成に加えて、ロボットのコマンドを呼び出し、物理世界と対話することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T04:34:00Z) - HoloAssist: an Egocentric Human Interaction Dataset for Interactive AI
Assistants in the Real World [48.90399899928823]
この研究は、物理的な世界でのタスクを実行することで人間を対話的に導くインテリジェントエージェントを開発するための、より広範な研究努力の一環である。
大規模なエゴセントリックなヒューマンインタラクションデータセットであるHoloAssistを紹介する。
人間のアシスタントがミスを正し、タスク完了手順に介入し、環境に指示を下す方法について、重要な知見を提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T07:17:43Z) - EgoTaskQA: Understanding Human Tasks in Egocentric Videos [89.9573084127155]
EgoTaskQAベンチマークは、現実世界のエゴセントリックなビデオに対する質問回答を通じて、タスク理解の重要な次元を提供する。
我々は,(1)行動依存と効果,(2)意図と目標,(3)エージェントの他者に対する信念の理解を念頭に設計する。
我々は、我々のベンチマークで最先端のビデオ推論モデルを評価し、複雑なゴール指向のエゴセントリックなビデオを理解する上で、人間の間に大きなギャップがあることを示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-08T05:49:05Z) - CPED: A Large-Scale Chinese Personalized and Emotional Dialogue Dataset
for Conversational AI [48.67259855309959]
会話型AIのための既存のデータセットのほとんどは、人間の個性や感情を無視している。
CPEDは,中国における大規模パーソナライズされた感情対話データセットである。
CPEDには40のテレビ番組から392人の話者の12K以上の対話が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-29T17:45:12Z) - Read the Room: Adapting a Robot's Voice to Ambient and Social Contexts [1.0732907121422146]
本稿では,社会的適切さと環境意識を認知するためのロボット音声スタイルの選択に向けたプロセスと結果について述べる。
N=120人の被験者による実験の結果、異なる環境下での音声スタイルの選択がロボットの知覚的インテリジェンスに影響を及ぼすという証拠が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-10T15:10:23Z) - Episodic Memory Question Answering [55.83870351196461]
我々は、人間がAIエージェントと対話し、質問することで拡張現実デバイスを駆動するシナリオを思い描いている。
成功するためには、エゴAIアシスタントはセマンティックにリッチで効率的なシーン記憶を構築する必要がある。
EMQA(Episodic Memory Question Answering)という新しいタスクを紹介します。
私たちが選択したエピソードシーンメモリは、非常に競争力のあるベースラインのホストであると同時に、そのタスクに対して、単純でオフザセンシティブなソリューションよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-03T17:28:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。