Core Concepts
大規模言語モデルの抽象的な推論能力と文脈理解能力を活用し、人間の非言語的なしぐさと環境情報を組み合わせることで、人間の意図を効果的に予測できる。
Abstract
本研究では、大規模言語モデルを活用して人間の意図を予測するシステムを提案している。このシステムは、人間の手のしぐさ、姿勢、表情といった非言語的な情報と、環境の状態や発話といった言語的な情報を組み合わせて、人間の意図を推測する。
具体的には、2層の処理プロセスを持つ。まず、知覚推論層で人間の非言語的な情報を抽出・解釈し、次に、タスク推論層で言語的な情報と環境情報を統合して人間の意図を予測する。
この手法を物体分類タスクに適用し、評価実験を行った。結果、大規模言語モデルが人間の非言語的なしぐさを解釈し、文脈理解と常識知識を活用して人間の意図を正確に予測できることが示された。これにより、人間とロボットの自然で直感的なコラボレーションを実現できる。
Stats
人間の手のしぐさから、指差しや物体把持などの動作を検出できる
人間の姿勢から、位置や向きなどの情報を抽出できる
人間の表情から、喜びなどの感情を認識できる
Quotes
"大規模言語モデルは、抽象的な推論能力と文脈理解能力を活用して、人間の非言語的なしぐさと環境情報を組み合わせ、人間の意図を効果的に予測できる。"
"この手法により、人間とロボットの自然で直感的なコラボレーションを実現できる。"