2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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オーガナイズドセッション » OS-7 統合AIへの展望

[1Q4-OS-7b] 統合AIへの展望

2023年6月6日(火) 15:00 〜 16:40 Q会場 (601)

オーガナイザ:栗原 聡、山川 宏、三宅 陽一郎、谷口 彰、田和辻 可昌

16:00 〜 16:20

[1Q4-OS-7b-04] 自律エージェントのための大規模言語モデルからのアフォーダンス抽出法の提案

〇小林 伶央1、永野 有希恵2、大崎 湧也1、高村 大輝1、田嶋  沙和子1、下川 大樹1、栗原 聡2 (1. 慶應義塾大学大学院、2. 慶應義塾大学)

キーワード:知識獲得、知識グラフ、自律エージェント

生物は、身体性のあるモノから直感的に様々な情報を知覚することで、状況を理解し、適応的に行動することができる。自律エージェントのプランニングにおいては、生物のようにアフォーダンスを活用して環境に適応し、効率的に目的を達成することが有効である。そのため、本研究では大規模言語モデルからアフォーダンス情報を抽出することを目的とした。大規模言語モデルは、これまで人間が書いてきた大量の文章を知識として学習させ、その知識を用いて新しい文章を出力することができる。そのため、大規模言語モデルは人間が持っている常識や暗黙知を内包していると考えられる。本研究では、大規模言語モデルであるGPT-3からの出力を解析し、そこから知識を取り出して知識ネットワークを構築する。実験によって、この知識ネットワークを用いることで人間と同様のアフォーダンスを獲得できることを示した。

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