2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

講演情報

一般セッション

一般セッション » GS-9 ヒューマンインタフェース

[3K1-GS-9] ヒューマンインタフェース

2023年6月8日(木) 09:00 〜 10:40 K会場 (中会議室 C1)

座長:古池 謙人(京都大学) [現地]

10:00 〜 10:20

[3K1-GS-9-04] 大規模言語モデルから抽出したアフォーダンスを利用するマルチエージェントプランニングの提案

〇安部 玲央1、田嶋 沙和子2、高村 大輝2、下川 大樹2、小林 伶央2、栗原 聡1 (1. 慶應義塾大学理工学部、2. 慶應義塾大学大学院理工学研究科)

キーワード:マルチエージェント型プランニング、行動選択、アフォーダンス

プランニング手法にマルチエージェント型プランニングがある. この手法は自律的な行動を行うロボットが動的な環境に対して, 決められた目的を達成する行動選択が可能である. 我々はより動的な環境に対応可能にするために行動選択の効率化を目的とした. 本論文では大規模言語モデルからアフォーダンスを抽出し,マルチエージェント型プランニングに組み込むことを提案する. 大規模言語モデルは膨大なweb上のテキストデータを学習しているため, 人間の知識を学習していると考えられる. そのため, 大規模言語モデルからアフォーダンスを抽出できると考えられる. そして, 抽出したアフォーダンスを用いて, 達成したい目的を設定し, アフォーダンス有り, 無しを比較した実験をシミュレーション上で行った. この実験により効率的に目的を達成することができるかを調べた. その結果マルチエージェント型プランニングにアフォーダンスを利用することで, 目的を達成するための行動系列を効率よく求めることができることを確認した.

講演PDFパスワード認証
論文PDFの閲覧にはログインが必要です。参加登録者の方は「参加者用ログイン」画面からログインしてください。あるいは論文PDF閲覧用のパスワードを以下にご入力ください。

パスワード