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Using Natural Language for Human-Robot Collaboration in the Real World

Created by
  • Haebom

作者

Peter Lindes, Kaoutar Skiker

概要

本論文は、人間と自律ロボットとの間の自然言語ベースのコラボレーションの可能性を探る。既存の対話型作業学習(ITL)システムの限られた言語理解能力を克服するために、大規模言語モデル(LLM)を活用する方法を提示します。実際の物理環境で動作するロボットにLLMの言語能力を組み込むことの難しさを認識し、人間-ロボット-LLM相互作用による状況認識と知識蓄積ベースのアプローチを提案する。自然言語理解の3つの主な課題を中心にChatGPTを用いた概念実証実験を行い、LLMベースの言語理解を統合した実用的なロボット支援システム構築のための方向を議論する。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
LLMを活用した人間-ロボット自然言語ベースのコラボレーションの可能性を提示
実ロボットシステムへのLLM統合のための具体的なアプローチの提案
自然言語理解の難しさに対する3つの課題提示と概念実証実験結果の提供
LLMベースのロボット支援システムの開発のための実用的な方向性の提示
Limitations:
提示された概念実証実験は単純なレベルであり、実際の複雑な環境でのパフォーマンス検証が必要です。
LLM統合のための技術的困難と実用化のためのさらなる研究が必要です。
LLMの限界(幻覚、偏向など)の考慮が不足しています。
実際のロボットシステムの構築と運用に関する具体的な計画や戦略は不十分です。
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