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核心概念
LLMベースのゲームエージェントは、人間のような意思決定能力を持つゲームエージェントを進化させ、強化するための重要な機会を提供する。
摘要
本論文は、LLMベースのゲームエージェントに関する包括的な概観を提供する。
まず、知覚、記憶、思考、役割演技、行動、学習の6つの重要な機能コンポーネントを中心とした、LLMベースのゲームエージェントの概念的なアーキテクチャを紹介する。
次に、冒険、コミュニケーション、競争、協力、シミュレーション、製作&探索の6つのゲームジャンルにわたる、既存のLLMベースのゲームエージェントの手法と適応性について調査する。
最後に、この新興分野における将来の研究開発の方向性を提示する。
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访问来源
arxiv.org
A Survey on Large Language Model-Based Game Agents
统计
LLMベースのゲームエージェントは、人間のような意思決定能力を持つことが示されている。
LLMベースのゲームエージェントは、事前学習データから得られた知識を活用しているが、実世界での経験を通じて新しい知識を発見し学習することができるAGIとは区別される。
ゲームは、複雑性、多様性、制御性、安全性、再現性の観点から、AIエージェントを育成する理想的な環境とされている。
引用
「知性は、エージェントと環境との相互作用、および感覚運動活動の結果として生み出される」
身体化認知仮説
「LLMベースのエージェントは、LLMを中核コンポーネントとして人間のような意思決定プロセスを行う知的エンティティである」
更深入的查询
LLMベースのゲームエージェントの発展により、人間のような知性を持つAGIの実現に向けてどのような課題が解決されるか
LLMベースのゲームエージェントの発展により、人間のような知性を持つAGIの実現に向けて、いくつかの重要な課題が解決される可能性があります。まず、LLMは自然言語理解や生成において驚異的な能力を示すため、ゲームエージェントが複雑な環境で人間のような意思決定能力を持つことが可能になります。これにより、ゲームエージェントが環境と対話し、学習し、成長することができるため、AGIに向けた重要な一歩となります。また、LLMを活用することで、ゲームエージェントが複雑なゲーム環境での課題を解決し、新しい知識を獲得する能力が向上するため、AGIの実現に向けた基盤が強化されます。
LLMベースのゲームエージェントの限界は何か
LLMベースのゲームエージェントの限界は、現在のモデルが事前学習データからの知識を元に行動するため、新しい知識や経験を獲得する能力に制限があることです。人間の知性との違いは、人間が実際の環境で経験を通じて新しい知識を獲得し、問題を解決する能力がある点です。現在のLLMは、既存の知識を元に行動することができますが、新しい状況や課題に対応するためには、実際の経験や実践が必要です。そのため、LLMベースのゲームエージェントは、新しい状況に適応し、柔軟に学習する能力に限界があると言えます。
人間の知性との違いはどこにあるか
LLMベースのゲームエージェントの技術は、他の分野の知的システムの発展にも活用できます。例えば、教育分野では、LLMを活用して教育ゲームやチューターシステムを開発することで、学習者の理解を促進し、個別に適した学習体験を提供することが可能です。また、医療分野では、LLMを用いて医療診断や治療計画の支援システムを構築することで、医療従事者の意思決定を補助し、患者のケアを向上させることができます。さらに、ビジネス分野では、LLMを活用して市場動向の予測やビジネス戦略の立案を支援するシステムを構築することで、意思決定の精度を向上させることができます。LLMベースのゲームエージェントの技術は、様々な分野で知的システムの発展に貢献する可能性があります。
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