論文の概要: Large Language Models as Zero-Shot Human Models for Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03548v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 00:57:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:49.449329
• Title: Large Language Models as Zero-Shot Human Models for Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: 人-ロボットインタラクションのためのゼロショットヒューマンモデルとしての大規模言語モデル
• Authors: Bowen Zhang, Harold Soh,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)は、人間とロボットの相互作用のためのゼロショット人間モデルとして機能する。 LLMは目的のモデルに匹敵する性能を達成する。 シミュレーションされた信頼に基づくテーブルクリーニングタスクのケーススタディを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.455647753787442
• License:
• Abstract: Human models play a crucial role in human-robot interaction (HRI), enabling robots to consider the impact of their actions on people and plan their behavior accordingly. However, crafting good human models is challenging; capturing context-dependent human behavior requires significant prior knowledge and/or large amounts of interaction data, both of which are difficult to obtain. In this work, we explore the potential of large-language models (LLMs) -- which have consumed vast amounts of human-generated text data -- to act as zero-shot human models for HRI. Our experiments on three social datasets yield promising results; the LLMs are able to achieve performance comparable to purpose-built models. That said, we also discuss current limitations, such as sensitivity to prompts and spatial/numerical reasoning mishaps. Based on our findings, we demonstrate how LLM-based human models can be integrated into a social robot's planning process and applied in HRI scenarios. Specifically, we present one case study on a simulated trust-based table-clearing task and replicate past results that relied on custom models. Next, we conduct a new robot utensil-passing experiment (n = 65) where preliminary results show that planning with a LLM-based human model can achieve gains over a basic myopic plan. In summary, our results show that LLMs offer a promising (but incomplete) approach to human modeling for HRI.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットの相互作用(HRI)において、人間モデルは重要な役割を果たす。 しかし、優れた人間のモデルを作成することは困難であり、文脈に依存した人間の振る舞いを捉えるには、かなりの事前知識や大量の相互作用データが必要である。 本研究では,HRIのゼロショット人間モデルとして機能する大規模言語モデル(LLM)の可能性を探る。 我々の3つのソーシャルデータセットに関する実験は有望な結果をもたらし、LLMは目的のモデルに匹敵する性能を達成することができる。 とは言っても、プロンプトに対する感受性や空間的/数値的推論の誤りなど、現在の制限についても論じる。 本研究は,LLMをベースとした人体モデルを社会ロボットの計画プロセスに統合し,HRIシナリオに適用する方法を実証するものである。 具体的には、シミュレーションされた信頼に基づくテーブルクリーニングタスクのケーススタディと、カスタムモデルに依存した過去の結果の再現について述べる。 次に, LLMをベースとした人体モデルによる計画が, 基本的な筋電図計画よりも向上できることを示す, 新たなロボット器具通過実験(n = 65)を行う。 以上の結果から,LLMはHRIのための人体モデリングに有望な(しかし不完全な)アプローチを提供することが示された。

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