利用大语言模型开发具有共情非言语线索的社会机器人
机器人学
2023-09-01 v1 人工智能
人机交互
摘要
我们提出通过整合非言语线索来增强社会机器人的共情能力。我们的主要贡献是在社会机器人中设计并标注了四类共情非言语线索，缩写为 SAFE：言语（Speech）、动作（手势，Action）、面部表情（Facial expression）和情绪（Emotion）。这些线索由大语言模型（LLM）生成。我们为机器人开发了基于 LLM 的对话系统，并评估其与人类咨询师所定义社会线索的一致性。初步结果显示机器人回应中的明显模式，例如偏好平静且积极的社会情绪如“喜悦”和“活泼”，以及频繁的点头手势。尽管有这些倾向，我们的方法仍促成了一个具备情境感知与更真实交互能力的社会机器人。我们的工作为未来人机交互研究奠定基础，强调了言语与非言语线索在创造社会性与共情机器人中的重要作用。
引用
@article{arxiv.2308.16529,
title = {Developing Social Robots with Empathetic Non-Verbal Cues Using Large Language Models},
author = {Yoon Kyung Lee and Yoonwon Jung and Gyuyi Kang and Sowon Hahn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.16529},
year = {2023}
}