論文の概要: Improving Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment by Interacting with Agents Through Help Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10750v2
• Date: Mon, 5 Feb 2024 21:25:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 21:03:16.762232
• Title: Improving Grounded Language Understanding in a Collaborative Environment by Interacting with Agents Through Help Feedback
• Title（参考訳）: ヘルプフィードバックによるエージェントとの対話による協調環境における接地言語理解の改善
• Authors: Nikhil Mehta, Milagro Teruel, Patricio Figueroa Sanz, Xin Deng, Ahmed Hassan Awadallah, and Julia Kiseleva
• Abstract要約: 我々は、人間とAIのコラボレーションは対話的であり、人間がAIエージェントの作業を監視し、エージェントが理解し活用できるフィードバックを提供するべきだと論じている。 本研究では, IGLUコンペティションによって定義された課題である, マイニングクラフトのような世界における対話型言語理解タスクを用いて, これらの方向を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.19685958922537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many approaches to Natural Language Processing (NLP) tasks often treat them as single-step problems, where an agent receives an instruction, executes it, and is evaluated based on the final outcome. However, human language is inherently interactive, as evidenced by the back-and-forth nature of human conversations. In light of this, we posit that human-AI collaboration should also be interactive, with humans monitoring the work of AI agents and providing feedback that the agent can understand and utilize. Further, the AI agent should be able to detect when it needs additional information and proactively ask for help. Enabling this scenario would lead to more natural, efficient, and engaging human-AI collaborations. In this work, we explore these directions using the challenging task defined by the IGLU competition, an interactive grounded language understanding task in a MineCraft-like world. We explore multiple types of help players can give to the AI to guide it and analyze the impact of this help in AI behavior, resulting in performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)タスクに対する多くのアプローチは、エージェントが命令を受け取り、実行し、最終的な結果に基づいて評価するシングルステップ問題として扱うことが多い。 しかし、人間の言語は本質的に対話的であり、人間の会話の前後の性質によって証明される。 これを踏まえて、人間とAIのコラボレーションも対話的であり、人間がAIエージェントの作業を監視し、エージェントが理解し活用できるフィードバックを提供するべきであると仮定する。 さらに、AIエージェントは追加情報が必要なタイミングを検出し、積極的に助けを求めることができる必要がある。 このシナリオを実現することで、より自然で効率的で魅力的な人間とAIのコラボレーションが可能になる。 本研究では, IGLUコンペティションによって定義された課題である, マイニングクラフトのような世界における対話型言語理解タスクを用いて, これらの方向を探索する。 さまざまなタイプのヘルププレーヤがAIに与えてガイドし、AI行動におけるこのヘルプの影響を分析し、結果としてパフォーマンスが向上します。

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