Generative Expressive Robot Behaviors using Large Language Models
下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。
論文タイプ：本研究は原著論文です。掲載誌は明示されていません。
本研究の背景と関連研究：本研究の背景は、人々が他者とのコミュニケーションや行動の調整に効果的な表現行動を使用していることです。例えば、人が自分を見ている人にうなずいたり、混雑した通路で他の人を通り抜けるために「すみません」と言ったりすることがあります。研究者たちは、ロボットも人間との相互作用で表現行動を示すことができるようにしたいと考えています。関連研究では、ルールベースの手法やデータ駆動の手法が提案されてきましたが、ルールベースの手法は新しいコミュニケーションの形式や社会的状況にスケーリングするのが難しく、データ駆動の手法はロボットが使用される各社会的状況に特化したデータセットが必要です。
本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、大規模な言語モデル（LLM）から得られる豊富な社会的コンテキストと、指示やユーザーの好みに基づいて動作を生成する能力を活用して、適応性のある表現的なロボットの動作を生成することです。本研究の重要性は、人間が理解しやすく、使いやすいと評価される動作を生成する手法を提案することで、ロボットとの人間との相互作用の質を向上させることにあります。
本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、大規模な言語モデル（LLM）を使用しています。具体的な材料やデータの詳細は記載されていません。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？：本研究では、人間の言語の指示をパラメータ化された制御コードに変換するために、フューショットのチェーンオブソートプロンプティングを利用するアプローチを提案しています。このアプローチは、ロボットの利用可能なスキルと学習済みのスキルを使用して、人間の言語の指示をロボットの動作に変換します。ユーザースタディとシミュレーション実験を通じて、本手法がユーザーによって能力があると評価され、理解しやすい動作を生成することを示しています。
本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、ユーザースタディとシミュレーション実験を行い、提案手法がユーザーによって能力があると評価され、理解しやすい動作を生成することを検証しました。
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