論文の概要: Dobby: A Conversational Service Robot Driven by GPT-4
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06303v1
- Date: Tue, 10 Oct 2023 04:34:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 20:47:52.334104
- Title: Dobby: A Conversational Service Robot Driven by GPT-4
- Title(参考訳): Dobby: GPT-4による会話型サービスロボット
- Authors: Carson Stark, Bohkyung Chun, Casey Charleston, Varsha Ravi, Luis
Pabon, Surya Sunkari, Tarun Mohan, Peter Stone, and Justin Hart
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.701223191699412
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract(参考訳): この研究は、自然言語理解とサービスタスクのためのインテリジェントな意思決定のための具体的システムに、対話型AIエージェントを組み込んだロボティクスプラットフォームを導入している。
このエージェントは、膨大な一般的な知識のコーパスから学んだ大きな言語モデルから派生している。
このエージェントは対話を生成するだけでなく、ロボットにコマンドを呼び出し、コミュニケーションと振る舞いをシームレスにマージすることで物理的な世界と対話することができる。
このシステムは,ロボットと対話型AI機能を併用した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る。
パフォーマンスは、全体的な効率性、探索能力、検査能力、人格化に対する受容性、適応性という5つの次元で測定される。
関連論文リスト
- RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real
and Simulation [77.41969287400977]
本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。
自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。
我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T15:12:00Z) - Exploring Large Language Models to Facilitate Variable Autonomy for
Human-Robot Teaming [5.371337604556312]
本稿では,VR(Unity Virtual Reality)設定に基づく,GPTを利用したマルチロボットテストベッド環境のための新しいフレームワークを提案する。
このシステムにより、ユーザーは自然言語でロボットエージェントと対話でき、それぞれが個々のGPTコアで動く。
12人の参加者によるユーザスタディでは、GPT-4の有効性と、さらに重要なのは、マルチロボット環境で自然言語で会話する機会を与えられる際のユーザ戦略について検討している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T12:26:48Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T21:20:17Z) - A Sign Language Recognition System with Pepper, Lightweight-Transformer,
and LLM [0.9775599530257609]
本研究は,ヒューマノイドロボットPepperがAmerican Sign Language(ASL)を理解するために,軽量なディープニューラルネットワークアーキテクチャを用いた検討である。
組込みシステムに最適化されたASL理解のための軽量で効率的なモデルを導入し,計算資源を保存しながら,迅速な手話認識を実現する。
我々は、Pepper Robotが自然なCo-Speech Gesture応答を生成できるように対話を調整し、より有機的で直感的なヒューマノイドロボット対話の基礎を築いた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T23:54:41Z) - WALL-E: Embodied Robotic WAiter Load Lifting with Large Language Model [92.90127398282209]
本稿では,最新のLarge Language Models(LLM)と既存のビジュアルグラウンドとロボットグルーピングシステムを統合する可能性について検討する。
本稿では,この統合の例としてWALL-E (Embodied Robotic WAiter load lifting with Large Language model)を紹介する。
我々は,このLCMを利用したシステムを物理ロボットに展開し,よりユーザフレンドリなインタフェースで指導誘導型把握タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T11:35:21Z) - Natural Language Instructions for Intuitive Human Interaction with
Robotic Assistants in Field Construction Work [4.223718588030052]
本稿では,人間の作業者が自然言語の指示に基づいて建設ロボットと対話できる枠組みを提案する。
提案手法は,自然言語理解(NLU),情報マッピング(IM),ロボット制御(RC)の3段階からなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-09T15:02:34Z) - Decision-Oriented Dialogue for Human-AI Collaboration [50.649196780502976]
決定指向対話と呼ばれるタスクのクラスについて説明する。そこでは、AIアシスタントが自然言語を介して1つ以上の人間と協力し、複雑な意思決定を支援する必要がある。
日常的な意思決定に直面する3つの領域を定式化し,(1)レビュアーの会議論文への課題の選択,(2)都市における複数段階の旅程の計画,(3)友人集団の旅行計画の交渉を行う。
各タスクに対して、エージェントが到達した最終決定の質に基づいて報酬を受け取る対話環境を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T17:50:02Z) - Understanding Natural Language in Context [13.112390442564442]
我々は、世界の知識に基づくモデルを持ち、このモデルによる推論と計画によって操作する認知ロボットに焦点を当てる。
本研究の目的は,自然言語の発話をロボットのフォーマリズムに翻訳することである。
我々は、既製のSOTA言語モデル、計画ツール、ロボットの知識ベースを組み合わせてコミュニケーションを改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T11:52:16Z) - Building Human-like Communicative Intelligence: A Grounded Perspective [1.0152838128195465]
言語学習における驚くべき進歩の後、AIシステムは人間のコミュニケーション能力の重要な側面を反映しない天井に近づいたようだ。
本稿は、ナチビストと象徴的パラダイムに基づく認知にインスパイアされたAIの方向性には、現代AIの進歩を導くために必要なサブストラテジと具体性がないことを示唆する。
本稿では,「地下」言語知能構築のための具体的かつ実装可能なコンポーネントのリストを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-02T01:43:24Z) - Self-supervised reinforcement learning for speaker localisation with the
iCub humanoid robot [58.2026611111328]
人の顔を見ることは、ノイズの多い環境での音声のフィルタリングに人間が依存するメカニズムの1つである。
スピーカーに目を向けるロボットを持つことは、挑戦的な環境でのASRのパフォーマンスに恩恵をもたらす可能性がある。
本稿では,人間の初期発達に触発された自己指導型強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-12T18:02:15Z) - Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot
Collaborative Tasks [83.37025218216888]
本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。
ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。
その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-24T23:35:03Z)
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。