論文の概要: Conversational Crowdsensing: A Parallel Intelligence Powered Novel Sensing Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06654v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 15:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-18 13:53:50.655876
• Title: Conversational Crowdsensing: A Parallel Intelligence Powered Novel Sensing Approach
• Title（参考訳）: 会話型集団センシング:新しいセンシングアプローチを用いた並列インテリジェンス
• Authors: Zhengqiu Zhu, Yong Zhao, Bin Chen, Sihang Qiu, Kai Xu, Quanjun Yin, Jincai Huang, Zhong Liu, Fei-Yue Wang
• Abstract要約: 本稿では,産業用5.0のための新しいセンシングパラダイム,すなわち対話型群集センシングを提案する。 個人の作業負荷と専門的要件を緩和し、多様な労働力の組織と運用を促進することができる。 我々は,自然言語による会話が,クラウドセンシング過程における主要なコミュニケーションチャネルになることを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.391321029313218
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The transition from CPS-based Industry 4.0 to CPSS-based Industry 5.0 brings new requirements and opportunities to current sensing approaches, especially in light of recent progress in Chatbots and Large Language Models (LLMs). Therefore, the advancement of parallel intelligence-powered Crowdsensing Intelligence (CSI) is witnessed, which is currently advancing towards linguistic intelligence. In this paper, we propose a novel sensing paradigm, namely conversational crowdsensing, for Industry 5.0. It can alleviate workload and professional requirements of individuals and promote the organization and operation of diverse workforce, thereby facilitating faster response and wider popularization of crowdsensing systems. Specifically, we design the architecture of conversational crowdsensing to effectively organize three types of participants (biological, robotic, and digital) from diverse communities. Through three levels of effective conversation (i.e., inter-human, human-AI, and inter-AI), complex interactions and service functionalities of different workers can be achieved to accomplish various tasks across three sensing phases (i.e., requesting, scheduling, and executing). Moreover, we explore the foundational technologies for realizing conversational crowdsensing, encompassing LLM-based multi-agent systems, scenarios engineering and conversational human-AI cooperation. Finally, we present potential industrial applications of conversational crowdsensing and discuss its implications. We envision that conversations in natural language will become the primary communication channel during crowdsensing process, enabling richer information exchange and cooperative problem-solving among humans, robots, and AI.
• Abstract（参考訳）: CPSベースのIndustrial 4.0からCPSSベースのIndustrial 5.0への移行は、特に最近のChatbots and Large Language Models (LLMs)の進歩を踏まえて、現在のセンシングアプローチに新たな要件と機会をもたらす。 したがって、並列知性に基づくクラウドセンシングインテリジェンス(csi)の進歩が目撃され、現在言語知に向かって進んでいる。 本稿では,産業5.0のための新しいセンシングパラダイム,すなわち対話型クラウドセンシングを提案する。 個人の作業負荷と専門的要件を緩和し、多様な労働力の組織と運用を促進し、より迅速な対応とクラウドセンシングシステムの普及を促進する。 具体的には,多様なコミュニティから3種類の参加者(生物,ロボット,デジタル)を効果的に組織するために,会話型群集センシングのアーキテクチャを設計する。 3段階の効果的な会話(人間間、人間間AI、AI間)を通じて、異なる労働者の複雑な相互作用とサービス機能により、3つの知覚段階(すなわち、要求、スケジューリング、実行)にわたる様々なタスクを達成できる。 さらに,llmベースのマルチエージェントシステム,シナリオエンジニアリング,対話型ヒューマンai協調を包含する,会話的クラウドセンシングを実現するための基礎技術について検討する。 最後に,対話型クラウドセンシングの産業応用の可能性を示し,その意義について論じる。 我々は,人,ロボット,AIの間で,より豊かな情報交換と協調的な問題解決を可能にするために,自然言語による会話が,クラウドセンシングプロセスにおける主要なコミュニケーションチャネルになることを期待している。

関連論文リスト

• Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
  我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。 本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。 大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T18:28:12Z)
• Towards Human-centered Proactive Conversational Agents [60.57226361075793]
  積極的システムと反応性システムの区別は、積極的システムのイニシアティブな性質にある。 我々は,人間中心型PCAの3つの重要な側面,すなわち知性,適応性,市民性に関する新たな分類法を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T07:14:31Z)
• Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
  ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。 我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z)
• Towards More Human-like AI Communication: A Review of Emergent Communication Research [0.0]
  創発的コミュニケーション(英: Emergent Communication, Emecom)は、自然言語を利用できる人工エージェントの開発を目的とした研究分野である。 本稿では,文献の共通点と,それらが人間同士の相互作用にどのように関係しているかを概説する。 2つのサブカテゴリを特定し、その特性とオープンな課題を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T14:43:10Z)
• Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
  対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。 本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z)
• A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects [100.75759050696355]
  本稿では,対話エージェントの多種多様な対話における能動性に関する顕著な問題と先進的な設計について概説する。 我々は、現実世界のアプリケーションのニーズを満たすが、将来もっと研究に焦点を当てる必要がある課題について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-04T11:38:49Z)
• CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society [58.04479313658851]
  本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。 本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。 コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T01:09:00Z)
• Enabling Harmonious Human-Machine Interaction with Visual-Context Augmented Dialogue System: A Review [40.49926141538684]
  Visual Context Augmented Dialogue System (VAD) は、マルチモーダル情報を知覚し理解することで人間とコミュニケーションする能力を持つ。 VADは、エンゲージメントとコンテキスト対応の応答を生成する可能性を秘めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T09:31:37Z)
• Spoken Language Interaction with Robots: Research Issues and Recommendations, Report from the NSF Future Directions Workshop [0.819605661841562]
  人間のニーズを満たすには、音声技術とユーザーエクスペリエンス設計における新しい課題に対処する必要がある。 大規模な再設計や大規模なトレーニングデータの収集なしに、より強力な適応手法が必要である。 ロボットはリアルタイムで動作するため、音声処理や言語処理も必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T03:45:34Z)

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。