自由形式の自然言語命令に従うゲームエージェント

コード生成大規模言語モデルとBehavior Branchを用いた行動生成手法の考案と実証

抄録

ゲームエージェントに対するテキスト命令による操作を実現する試みはこれまでなされてきたが、これらは未だ予め定義された形式のコマンドの処理に限られている。本論文では、自由形式で表現されたテキスト命令をゲームエージェントが理解し実行するための操作システムを提案する。提案システムは、コード生成のための大規模言語モデル（LLM）を用いて、テキストコマンドをBehavior Treeをベースとした知識表現Behavior Branchに変換し、ゲームエージェントによる実行を可能にする。本研究では、「ポケットモンスター」シリーズのゲームをシミュレーションしたゲーム環境において、複数の被験者の協力のもと実証実験を行った。その結果、本システムが自然言語コマンドを理解し、実行できることが確認され、リアルタイム言語理解ゲームAIの領域において特筆すべき進展となった。