論文の概要: Chatbots as Problem Solvers: Playing Twenty Questions with Role Reversals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01743v1
• Date: Sun, 1 Jan 2023 03:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-05 15:04:26.857287
• Title: Chatbots as Problem Solvers: Playing Twenty Questions with Role Reversals
• Title（参考訳）: 問題解決としてのチャットボット: 役割逆転による20の質問
• Authors: David Noever, Forrest McKee
• Abstract要約: ChatGPTのような新しいチャットAIアプリケーションは、複数のステップタスクにわたる質問コンテキストとメモリの高度な理解を提供する。 本稿では,ChatGPTが古典的な20問ゲームでプレイするマルチロール・マルチステップの課題を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: New chat AI applications like ChatGPT offer an advanced understanding of question context and memory across multi-step tasks, such that experiments can test its deductive reasoning. This paper proposes a multi-role and multi-step challenge, where ChatGPT plays the classic twenty-questions game but innovatively switches roles from the questioner to the answerer. The main empirical result establishes that this generation of chat applications can guess random object names in fewer than twenty questions (average, 12) and correctly guess 94% of the time across sixteen different experimental setups. The research introduces four novel cases where the chatbot fields the questions, asks the questions, both question-answer roles, and finally tries to guess appropriate contextual emotions. One task that humans typically fail but trained chat applications complete involves playing bilingual games of twenty questions (English answers to Spanish questions). Future variations address direct problem-solving using a similar inquisitive format to arrive at novel outcomes deductively, such as patentable inventions or combination thinking. Featured applications of this dialogue format include complex protein designs, neuroscience metadata, and child development educational materials.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTのような新しいチャットAIアプリケーションは、複数のステップタスクにわたる質問コンテキストとメモリの高度な理解を提供する。 本稿では,チャットgptが従来の20問ゲームをプレイするが,イノベーティブに役割を質問者から回答者に切り替えるマルチロール・マルチステップチャレンジを提案する。 主な経験的結果は、この世代のチャットアプリケーションが、20問未満(平均12問)でランダムなオブジェクト名を推測し、16の実験的なセットアップで94%の時間を正確に推測できることである。 この研究は、チャットボットが質問を扱い、質問に答える役割の両方を持ち、最終的に適切な文脈的感情を推測しようとする4つの新しいケースを紹介している。 人間が一般的に失敗するが、訓練されたチャットアプリケーションは20の質問(スペイン語の質問に対する英語の回答)のバイリンガルゲームをプレイする。 将来のバリエーションは、特許可能な発明や組み合わせ思考など、新規な結果に導くために類似の問い合わせ形式を使用して直接的な問題解決に取り組む。 この対話形式の特色は、複雑なタンパク質設計、神経科学メタデータ、児童発達教育材料などである。

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