本研究では、BattleAgentと呼ばれる詳細なエミュレーションデモンストレーションシステムを紹介する。このシステムは、大規模な言語-視覚モデル(VLM)とマルチエージェントシステム(MAS)を組み合わせたものである。このシステムの目的は、時間の経過とともに、複数のエージェント間、およびエージェントと環境の間の複雑な動的相互作用をシミュレーションすることである。
このシステムは、指導者の意思決定プロセスと一般参加者(兵士など)の視点の両方をエミュレートする。エミュレーションでは、エージェントの現在の能力を紹介し、エージェントと景観の間の詳細なマルチモーダルな相互作用を特徴としている。また、特定の状況要件に合わせて、偵察や壕掘りなどさまざまな戦闘関連の活動に対応できるようにカスタマイズ可能なエージェント構造を開発している。これらのコンポーネントが協力して、多様な視点から生き生きとした包括的な方法で歴史的出来事を再現し、個人の思考と感情に関する洞察を提供する。
BattleAgentの技術的基盤は、歴史的戦闘の詳細で没入感のある設定を確立し、個々のエージェントが戦闘シナリオの推移に参加し、観察し、動的に対応できるようにする。この手法は、特に個人の証言を通じて、歴史的出来事に対する理解を大幅に深める可能性を秘めている。このような取り組みは、従来の歴史的な記述が文書化に欠けており、意思決定者の視点を優先してきたため、一般の人々の経験が見落とされてきたという課題に取り組むことができる。このような偏った記録は、多くの物語が語られていないため、歴史理解の大きな隙間を生み出している。BattleAgentは、AIの最新の進歩を活用して、この隙間を埋めるための洞察を提供する。また、人間の側面を重要な社会的出来事に活性化することで、より微妙な集合的理解を促し、人類社会の漸進的な発展を推進する可能性を示している。
最終的なエミュレーション結果に対する定量的な評価を行い、このアプローチの妥当性と有効性を示している。このプロジェクトのデータとコードはhttps://github.com/agiresearch/battleagentで入手可能で、デモは1ヶ月以内にリリースされる予定である。
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