論文の概要: Cognitively Inspired Components for Social Conversational Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05450v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 15:38:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 14:52:23.271848
- Title: Cognitively Inspired Components for Social Conversational Agents
- Title（参考訳）: 社会的会話エージェントのための認知的刺激成分
- Authors: Alex Clay, Eduardo Alonso, Esther Mondrag\'on
- Abstract要約: 会話エージェント(CA)の2つの問題カテゴリが残っている。
検索エージェントによるスコープや、しばしばかつての生成エージェントの非意味な回答など、CAの作成のアプローチから生じる技術的な問題。
人間はCAを社会的アクターとして認識し、その結果、CAは社会的慣例に従うことを期待する。
本稿では,CA に認知にインスパイアされた追加機能を導入することで,両カテゴリの潜在的な解決方法を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1408617023874443
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current conversational agents (CA) have seen improvement in conversational
quality in recent years due to the influence of large language models (LLMs)
like GPT3. However, two key categories of problem remain. Firstly there are the
unique technical problems resulting from the approach taken in creating the CA,
such as scope with retrieval agents and the often nonsensical answers of former
generative agents. Secondly, humans perceive CAs as social actors, and as a
result expect the CA to adhere to social convention. Failure on the part of the
CA in this respect can lead to a poor interaction and even the perception of
threat by the user. As such, this paper presents a survey highlighting a
potential solution to both categories of problem through the introduction of
cognitively inspired additions to the CA. Through computational facsimiles of
semantic and episodic memory, emotion, working memory, and the ability to
learn, it is possible to address both the technical and social problems
encountered by CAs.
- Abstract（参考訳）: 現在の会話エージェント(ca)は、gpt3のような大規模言語モデル(llm)の影響により、近年会話品質が向上している。
しかし、問題の2つの主要なカテゴリが残っている。
第一に、CA作成のアプローチから生じる固有の技術的問題があり、例えば、検索エージェントによるスコープや、しばしば以前の生成エージェントの非意味な回答がある。
第二に、人間はCAを社会的アクターとして認識しており、その結果、CAは社会的な慣例に従うことを期待している。
この点においてcaの部分の失敗は、相互作用の貧弱さや、ユーザによる脅威の認識に繋がる可能性がある。
そこで本稿では,caへの認知的インスパイア付加の導入を通じて,両問題カテゴリの潜在的な解決法を明らかにする。
セマンティックメモリ、エピソード記憶、感情、作業記憶、学習能力の計算ファクシミリを通じて、CAが直面する技術的および社会的問題に対処することが可能である。
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