[4S1-OS-30a] 大規模・高品質な生成AI時代における人工生命と人工意識

[4S1-OS-30a-04] 大規模言語モデルを基盤としたロボットの言語獲得に関する考察

〇宮澤 和貴¹ (1. 大阪大学)

キーワード：ロボット、大規模言語モデル、言語獲得

近年の深層学習の発展により、言語モデルの性能は大幅に向上している。高度な言語処理能力を持つ大規模言語モデルが実現され幅広く活用されている。さらに、言語情報だけでなく、画像や音声、ロボットの行動まで含め、大量のデータから学習することで、実世界の情報を理解し、行動選択が可能なモデルも提案されている。人間が自身の主体的な経験にもとづいて言語を獲得する一方で、これらのモデルは、さまざまな主体が生成した大量のデータをもとに学習することで、言語や実世界の理解を深めている。Web上にある大量の他者の言語的経験をもとに学習された大規模言語モデルが、ある身体を持つ主体としてのロボットの言語獲得にどのように利用可能であり、我々の言語獲得や理解の仕組みとどのように異なるのか？これらの問は非常に興味深い。そこで、本研究では、人間の身体に制約された言語獲得とは異なる、ロボットの新たな言語獲得の仕組みについて議論する。具体的には、移動と物体操作能力を備えたモバイルマニピュレーターを２台用いて、他者や環境との言語を含めた相互作用について考察する。