ワシントン大学とNVIDIAからの研究者が提案するヒューマノイドエージェント:生成エージェントの人間のようなシミュレーションのための人工知能プラットフォーム

ワシントン大学とNVIDIAによる研究者が提案するヒューマノイドエージェント:人間のようなシミュレーションを可能とする人工知能プラットフォーム

人間のような生成エージェントは、自然で魅力的なユーザーインタラクションを提供するために、チャットボットや仮想アシスタントでよく使用されます。これらのエージェントはユーザーのクエリを理解し、応答することができ、会話に参加し、質問に答えたり、推奨をしたりするなどのタスクを実行することができます。これらのエージェントは、自然言語処理(NLP)の技術やGPT-3などの機械学習モデルを使用して、矛盾のない文脈に沿った応答を生成します。彼らはインタラクティブな物語、対話、およびキャラクターをビデオゲームや仮想世界で作成し、ゲーム体験を向上させることができます。

人間のような生成エージェントは、ライターやクリエイターがアイデアを出し、ストーリープロットを作成したり、詩や音楽を作曲したりするのを支援することができます。しかし、このプロセスは人間の思考とは異なります。人間は物理的な環境の変化に応じて計画を常に適応させる傾向があります。ワシントン大学と香港大学の研究者は、異なる要素を導入することで、生成エージェントが人間のように行動するように誘導するヒューマノイドエージェントを提案しています。

人間の心理学に触発されて、研究者は直感的で無理のない思考プロセスを扱うためのシステム1と、論理的な思考プロセスを扱うためのシステム2の2つのメカニズムを提案しました。これらのエージェントの行動を影響するために、基本的なニーズ、感情、および他のエージェントとの社会的関係の親密さなどの要素を導入しました。

設計されたエージェントは他の人と対話する必要があり、失敗した場合には孤独、病気、疲労などのネガティブなフィードバックを受け取ります。

社会的な脳仮説は、我々の認知能力の大部分が社会的関係の品質を追跡するために進化したと提唱しています。人々は変化に適応するために他の人々と頻繁に対話します。この行動を模倣するために、彼らはヒューマノイドエージェントにお互いの関係がどれだけ親しいかに基づいて会話を調整する力を与えました。彼らのエージェントはUnity WebGLゲームインターフェースを使用して彼ら自身を可視化し、インタラクティブな分析ダッシュボードを使用して時間の経過に伴う刺激されたエージェントの状態を示します。

彼らはUnity WebGLゲームエンジンを使用してヒューマノイドエージェントを可視化するためのサンドボックスHTMLゲーム環境を作成しました。ユーザーは3つの異なる世界のいずれかを選択して、各ステップでエージェントの状態と位置を表示することができます。彼らのゲームインターフェースは、シミュレートされた世界からのJSON構造化ファイルを取り込み、アニメーションに変換します。彼らは様々なヒューマノイドエージェントの状態を時間の経過にわたって可視化するためにPlotly Dashを開発しました。

彼らのシステムは現在、2つのエージェント間の対話のみをサポートしており、マルチパーティの対話を支援することを目指しています。エージェントは実世界の人間の行動を完全に反映していないシミュレーションで作業しているため、ユーザーにはシミュレーションで作業していることを通知する必要があります。その能力にもかかわらず、人間のような生成エージェントを使用する際には倫理的な問題やプライバシーの懸念を考慮することが重要です。情報の拡散、トレーニングデータに偏りがあること、責任ある使用と監視の可能性などです。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

スタビリティAIチームが、新しいオープンアクセスの大規模言語モデル(LLM)であるFreeWilly1とFreeWilly2を紹介します

FreeWilly1とその後継であるFreeWilly2は、Stability AIのCarperAIチームによって開発された強力な新しいオープンソースの大...

データサイエンス

研究者たちは、AIにより優れたグラフのキャプションを書かせる方法を教えました

新しいデータセットは、科学者がオンラインのグラフに対してより豊かで詳細なキャプションを自動生成するシステムを開発する...

データサイエンス

モデルの解釈のマスタリング:パーシャル依存プロットの包括的な解説

モデルの解釈方法を知っていることは、それが奇妙なことをしていないかを理解するために不可欠ですモデルをよりよく知ってい...

AI研究

「人間の知能の解読:スタンフォードの最新のAI研究は、生来の数の感覚は学びのスキルなのか、自然の贈り物なのかを問いかける」

任意の数量を解読する能力は、数の感覚と呼ばれます。数の感覚は数学的認識において重要です。大量のものを小さなグループに...

データサイエンス

Salesforce AIとコロンビア大学の研究者が、DialogStudioを導入しましたこれは、80の対話データセットの統一された多様なコレクションであり、元の情報を保持しています

会話AIは近年、著しい進化を遂げ、機械とユーザーの間で人間のような対話を可能にしています。この進歩を推進している重要な...

AIニュース

AIの環境負荷軽減:アプリを持続可能にするための7つの戦略

記事では、AIアプリケーションに関連する炭素排出量を正確に推定する方法について包括的な方法論を探求しています現在の世界...