論文の概要: Generative Embodied Multiple Behavior Control Systems for Human-like Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22691v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 01:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:03.889525
• Title: Generative Embodied Multiple Behavior Control Systems for Human-like Agents
• Title（参考訳）: 人型エージェントのための創発的多行動制御システム
• Abstract要約: 習慣行動はほとんど見過ごされているが、人間の日常生活において重要な役割を担っている。 目標指向行動と習慣行動を協調的にモデル化する複数の行動制御システムについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.172579281881072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An enduring and richly elaborated dichotomy in cognitive neuroscience is that of human behavior control mechanisms, divided into habitual versus goal-directed. While existing human-like agent frameworks primarily focus on modeling goal- directed behavior, habitual behavior has been largely overlooked, though it plays a crucial role in human daily life. In this paper, we address this gap by studying multiple behavior control systems that jointly model goal-directed and habitual behaviors. We propose a human behavior control mechanism-inspired framework which the Habitual Controller retrieves cue-triggered behaviors from personal- ized habit memory, while the Goal-directed Controller employs a context-aware world model to predict action consequences and estimate their values. The Arbiter dynamically balances the influence of both systems according to individual differ- ences and momentary internal states. To reconstruct diverse human-level behavior instructions in 3D environments, we further develop a keyframe-guided 3D mo- tion generation module. Through extensive evaluation methods, human studies, and ablations studies, experimental results demonstrate that human-likeness per- formance is significantly improved by our approach. The efficacy of our approach indicates the benefits of leveraging habitual behavior and multiple behavior con- trol system coordination for believable embodied human-like agents.
• Abstract（参考訳）: 認知神経科学における永続的で精巧な二分法は、人間の行動制御機構であり、習慣と目標指向に分けられる。 既存のヒューマンライクなエージェントフレームワークは、主にゴール指向の振る舞いをモデル化することに重点を置いているが、習慣的行動は、人間の日常生活において重要な役割を果たすが、ほとんど見過ごされてきた。 本稿では,目標指向行動と習慣行動を協調的にモデル化する複数の行動制御システムについて検討することにより,このギャップに対処する。 本研究では,人間行動制御機構にインスパイアされたフレームワークを提案する。このフレームワークは,個人化された習慣記憶からキュートリガーされた振る舞いを検索するのに対して,Goal指向のコントローラはコンテキスト認識の世界モデルを用いて行動の結果を予測し,その価値を推定する。 Arbiterは、個々の異なる状態と一時的な内部状態に応じて、両方のシステムの影響を動的にバランスさせる。 3D環境下での多様な人間レベルの動作指示を再構築するために,キーフレーム誘導型3Dモイオン生成モジュールをさらに開発する。 評価方法,人体実験,アブレーション研究を通じて,ホルマンス当たりのヒト類似性は我々のアプローチによって著しく改善されていることを示す実験結果を得た。 本手法の有効性は, 生活習慣行動の活用と多行動コントロルシステム連携の利点を示すものである。

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