論文の概要: Large Language Models for Human-Robot Interaction: Opportunities and Risks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00693v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 15:36:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:19:45.898920
• Title: Large Language Models for Human-Robot Interaction: Opportunities and Risks
• Title（参考訳）: 人間-ロボットインタラクションのための大規模言語モデル:機会とリスク
• Authors: Jesse Atuhurra,
• Abstract要約: 本稿では,社会ロボットに展開する大規模言語モデルの可能性についてメタスタディを示す。 我々は,これらの言語モデルが社会的規範や問題を理解するためにいかに安全に訓練されるかを研究する。 この研究は、言語モデルをロボットに組み込むことに興味を持つ他のロボット研究者に、豊富なガイドを提供することを期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The tremendous development in large language models (LLM) has led to a new wave of innovations and applications and yielded research results that were initially forecast to take longer. In this work, we tap into these recent developments and present a meta-study about the potential of large language models if deployed in social robots. We place particular emphasis on the applications of social robots: education, healthcare, and entertainment. Before being deployed in social robots, we also study how these language models could be safely trained to ``understand'' societal norms and issues, such as trust, bias, ethics, cognition, and teamwork. We hope this study provides a resourceful guide to other robotics researchers interested in incorporating language models in their robots.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の著しい発展は、新しいイノベーションと応用の波をもたらし、当初より長くかかると予測されていた研究結果をもたらした。 本研究は,最近の研究成果を活かし,社会ロボットに展開する大規模言語モデルの可能性についてメタスタディを提示する。 我々は、教育、医療、エンターテイメントといった社会ロボットの応用に特に重点を置いている。 社会ロボットに導入する前に、これらの言語モデルが、信頼、偏見、倫理、認知、チームワークといった社会的規範や問題に対して、いかに安全に"理解"できるかを研究します。 この研究は、言語モデルをロボットに組み込むことに興味を持つ他のロボット研究者に、豊富なガイドを提供することを期待している。

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