論文の概要: Comparing Apples to Oranges: LLM-powered Multimodal Intention Prediction in an Object Categorization Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08424v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 12:15:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:06:48.534499
• Title: Comparing Apples to Oranges: LLM-powered Multimodal Intention Prediction in an Object Categorization Task
• Title（参考訳）: アップルとオレンジの比較:オブジェクト分類タスクにおけるLLMによるマルチモーダルインテンション予測
• Authors: Hassan Ali, Philipp Allgeuer, Stefan Wermter,
• Abstract要約: 意図に基づくヒューマンロボットインタラクション(Human-Robot Interaction, HRI)システムは、ロボットがユーザーの行動を知覚し、解釈することを可能にする。 身振り,ポーズ,表情など,非言語的手がかりを解釈するための階層的アプローチを提案する。 本評価は,LLMが非言語的手がかりを解釈し,文脈理解能力と組み合わせることの可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.190635800969456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intention-based Human-Robot Interaction (HRI) systems allow robots to perceive and interpret user actions to proactively interact with humans and adapt to their behavior. Therefore, intention prediction is pivotal in creating a natural interactive collaboration between humans and robots. In this paper, we examine the use of Large Language Models (LLMs) for inferring human intention during a collaborative object categorization task with a physical robot. We introduce a hierarchical approach for interpreting user non-verbal cues, like hand gestures, body poses, and facial expressions and combining them with environment states and user verbal cues captured using an existing Automatic Speech Recognition (ASR) system. Our evaluation demonstrates the potential of LLMs to interpret non-verbal cues and to combine them with their context-understanding capabilities and real-world knowledge to support intention prediction during human-robot interaction.
• Abstract（参考訳）: インテンションベースのヒューマンロボットインタラクション(Human-Robot Interaction, HRI)システムは、ロボットがユーザーの行動を知覚し、解釈し、人間と積極的に対話し、行動に適応することを可能にする。 したがって、人間とロボットの自然な対話的なコラボレーションを作成する上で、意図的な予測が重要である。 本稿では,ロボットとの協調的な対象分類作業において,人間の意図を推定するためのLarge Language Models (LLMs) について検討する。 本研究では,手振り,ポーズ,表情などの非言語的手がかりを解釈する階層的アプローチを導入し,既存の自動音声認識(ASR)システムを用いて取得した環境状態とユーザ言語的手がかりとを組み合わせる。 我々の評価は,LLMが非言語的手がかりを解釈し,その文脈理解能力と実世界の知識とを組み合わせて,人間とロボットの相互作用における意図的予測を支援する可能性を実証するものである。

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