論文の概要: A Novel Idea Generation Tool using a Structured Conversational AI (CAI) System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05747v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 16:02:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 13:56:09.410227
- Title: A Novel Idea Generation Tool using a Structured Conversational AI (CAI) System
- Title（参考訳）: 構造化会話型AI(CAI)システムを用いた新しいアイデア生成ツール
- Authors: B. Sankar, Dibakar Sen,
- Abstract要約: 本稿では、初心者デザイナーを支援する創造的アイデア生成ツールとして、対話型AIを活用したアクティブなアイデア生成インタフェースを提案する。
これは動的でインタラクティブで文脈に応答するアプローチであり、人工知能(AI)における自然言語処理(NLP)の領域から大きな言語モデル(LLM)を積極的に巻き込む。
このようなAIモデルとアイデアの統合は、連続的な対話ベースのインタラクション、コンテキストに敏感な会話、多彩なアイデア生成の促進に役立つ、アクティブな理想化(Active Ideation)シナリオと呼ばれるものを生み出します。
- 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: This paper presents a novel conversational AI-enabled active ideation interface as a creative idea-generation tool to assist novice designers in mitigating the initial latency and ideation bottlenecks that are commonly observed. It is a dynamic, interactive, and contextually responsive approach, actively involving a large language model (LLM) from the domain of natural language processing (NLP) in artificial intelligence (AI) to produce multiple statements of potential ideas for different design problems. Integrating such AI models with ideation creates what we refer to as an Active Ideation scenario, which helps foster continuous dialogue-based interaction, context-sensitive conversation, and prolific idea generation. A pilot study was conducted with thirty novice designers to generate ideas for given problems using traditional methods and the new CAI-based interface. The key parameters of fluency, novelty, and variety were used to compare the outcomes qualitatively by a panel of experts. The findings demonstrated the effectiveness of the proposed tool for generating prolific, diverse and novel ideas. The interface was enhanced by incorporating a prompt-engineered structured dialogue style for each ideation stage to make it uniform and more convenient for the designers. The resulting responses of such a structured CAI interface were found to be more succinct and aligned towards the subsequent design stage, namely conceptualization. The paper thus established the rich potential of using Generative AI (Gen-AI) for the early ill-structured phase of the creative product design process.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、初心者デザイナーが一般的に見られる初期遅延やアイデアのボトルネックを軽減するための創造的アイデア生成ツールとして、会話型AI対応能動的思考インタフェースを提案する。
動的でインタラクティブで、文脈に応答するアプローチであり、人工知能(AI)における自然言語処理(NLP)の領域から、さまざまな設計問題に対する潜在的なアイデアの複数のステートメントを生成するために、LLM(Large Language Model)を積極的に巻き込む。
このようなAIモデルとアイデアの統合は、連続的な対話ベースのインタラクション、コンテキストに敏感な会話、多彩なアイデア生成の促進に役立つ、アクティブな理想化(Active Ideation)シナリオと呼ばれるものを生み出します。
従来の手法と新しいCAIベースのインターフェースを使って、与えられた問題に対するアイデアを生成するために、30人の初心者デザイナーによるパイロットスタディが実施された。
フラレンシー、ノベルティ、バラエティの主なパラメータは、専門家のパネルによって質的に結果を比較するために使用された。
その結果,多種多様で斬新なアイデアを生み出すためのツールの有効性が示された。
インターフェースは、設計者にとってより均一で便利なものにするために、各アイデアステージにプロンプトエンジニアリングによる構造化された対話スタイルを組み込むことによって強化された。
このような構造化されたCAIインタフェースの応答は、より簡潔で、その後の設計段階、すなわち概念化に整合していることが判明した。
そこで本論文は,創造的製品設計プロセスの初期段階において,ジェネレーティブAI(Gen-AI)を用いたリッチな可能性を確立した。
関連論文リスト
- A Framework for Collaborating a Large Language Model Tool in Brainstorming for Triggering Creative Thoughts [2.709166684084394]
本研究は, 設計者に対して, ブレインストーミング時のアイデアの創造性向上のために, LLMツールで体系的に作業するための目標, プロンプト, 戦略を取り入れたGPSというフレームワークを提案する。
設計事例とケーススタディを通じてテストした本フレームワークは,創造性を刺激する効果と,設計プラクティスへのLCMツールのシームレスな統合を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T13:39:27Z) - AutoTRIZ: Artificial Ideation with TRIZ and Large Language Models [2.7624021966289605]
発明的問題解決の理論は、体系的なイノベーションに広く適用されている。
TRIZリソースと概念の複雑さは、ユーザの知識、経験、推論能力への依存と相まって、実用性を制限する。
提案するAutoTRIZは,LPMを用いてTRIZ手法を自動化・拡張する人工的思考ツールである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-13T02:53:36Z) - Using Textual Interface to Align External Knowledge for End-to-End
Task-Oriented Dialogue Systems [53.38517204698343]
本稿では,外部知識の整合化と冗長なプロセスの排除にテキストインタフェースを用いた新しいパラダイムを提案する。
我々は、MultiWOZ-Remakeを用いて、MultiWOZデータベース用に構築されたインタラクティブテキストインタフェースを含む、我々のパラダイムを実演する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T05:48:21Z) - 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) - CHAI-DT: A Framework for Prompting Conversational Generative AI Agents
to Actively Participate in Co-Creation [0.0]
本稿では,グループ中心の共創型フレームワークにおける生成AIモデルの利用の可能性を探る。
従来の「人間から人間への」ファシリテーションと指導にインスパイアされた手法を用いた会話生成AIエージェントのための新しいプロンプト手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T21:25:35Z) - Channel-aware Decoupling Network for Multi-turn Dialogue Comprehension [81.47133615169203]
本稿では,PrLMの逐次文脈化を超えて,発話間の包括的相互作用のための合成学習を提案する。
私たちは、モデルが対話ドメインに適応するのを助けるために、ドメイン適応型トレーニング戦略を採用しています。
実験の結果,提案手法は4つの公開ベンチマークデータセットにおいて,強力なPrLMベースライン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） (2023-01-10T13:18:25Z) - How to Prompt? Opportunities and Challenges of Zero- and Few-Shot
Learning for Human-AI Interaction in Creative Applications of Generative
Models [29.420160518026496]
我々は,人間-AIインタラクションの新しいパラダイムとしてプロンプトを利用するインタラクティブなクリエイティブアプリケーションのための機会と課題について論じる。
本分析に基づき,プロンプトをサポートするユーザインタフェースの設計目標を4つ提案する。
これらは、クリエイティブな記述のユースケースに焦点を当てた、具体的なUIデザインスケッチで説明します。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-03T10:16:34Z) - Back to the Future: Bidirectional Information Decoupling Network for
Multi-turn Dialogue Modeling [80.51094098799736]
ユニバーサル対話エンコーダとして双方向情報デカップリングネットワーク(BiDeN)を提案する。
BiDeNは過去と将来の両方のコンテキストを明示的に取り入れており、幅広い対話関連のタスクに一般化することができる。
異なる下流タスクのデータセットに対する実験結果は、我々のBiDeNの普遍性と有効性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-18T03:51:46Z) - Generative Design Ideation: A Natural Language Generation Approach [7.807713821263175]
本稿では,人工知能(AI)における最新の事前学習言語モデルの適用により,知識に基づく設計概念の生成的アプローチを検討することを目的とする。
AI生成されたアイデアは、簡潔で理解可能な言語であるだけでなく、制御可能な知識距離を持つ外部知識ソースでターゲット設計を合成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-28T08:11:29Z) - Prototype-to-Style: Dialogue Generation with Style-Aware Editing on
Retrieval Memory [65.98002918470543]
文体対話生成の課題に対処する新しいプロトタイプ・ツー・スタイルのフレームワークを提案する。
このフレームワークは、IR(Information Retrieval)システムを使用して、検索した応答から応答プロトタイプを抽出する。
スタイリスティック応答生成器は、プロトタイプと所望の言語スタイルをモデル入力として、高品質でスタイリスティックな応答を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-05T14:36:15Z) - A Dependency Syntactic Knowledge Augmented Interactive Architecture for
End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis [73.74885246830611]
エンドツーエンドABSAのためのマルチタスク学習を用いた対話型アーキテクチャを新たに提案する。
このモデルは、よく設計された依存性関係埋め込みグラフ畳み込みネットワーク(DreGcn)を活用することで、構文知識(依存性関係と型)を完全に活用することができる。
3つのベンチマークデータセットの大規模な実験結果から,本手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-04T14:59:32Z)
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。