Alter3：接入 GPT-4 的机器人，用文本命令即可转换为机器人动作

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Alter3简介

Alter3是由东京大学一般系统科学系和Alternative Machine Inc.联合开发的先进人形机器人。这款机器人集成了强大的GPT-4大型语言模型，能够理解和执行基于自然语言的指令，展现出零样本学习能力和情感表达能力。Alter3通过其创新的动作映射技术、情感识别算法和动态反馈调整机制，实现了高度的交互性和适应性，使其在教育、娱乐、服务等多个领域具有广泛的应用潜力。

Alter3主要功能

❶自然语言指令响应：根据自然语言描述生成相应的动作序列。
❷情感和表情模拟：通过面部表情和身体语言传达情感状态。
❸零样本学习：无需特定训练即可执行新动作。
❹动作多样性：能够执行从简单到复杂的各种动作。
❺姿势模仿：模仿人类或动物的姿势。
❻交互式反馈：根据用户的口头反馈调整动作。
❼动作记忆与学习：存储和利用改进后的动作记忆。
❽场景适应性：适应不同场景，执行相应动作。

Alter3技术原理

❶大型语言模型集成：将GPT-4等LLM集成到机器人中，使其能够理解自然语言指令。
❷动作映射技术：将语言描述转换为机器人的物理动作。
❸自然语言处理（NLP）：解析自然语言指令，提取动作信息。
❹思维链架构：使用思维链方法将指令转换为动作序列。
❺外部记忆系统：存储和检索动作记忆，用于改进动作执行。
❻数据库与标签系统：使用数据库和标签组织动作记忆，便于搜索和应用。
❼情感识别算法：识别文本中的情感并映射到机器人表情和动作。
❽迭代学习机制：根据反馈不断优化动作表现。
❾非确定性动作生成：利用LLM的非确定性生成多样化动作。
❿用户交互设计：设计易于使用的界面，实现与机器人的自然语言交互。

Alter3性能评估

❶动作生成能力评估：研究者们通过让GPT-4生成九种不同的动作视频，并将其分为即时手势和一段时间内的动作两种类型，来评估GPT-4生成动作的能力。这些动作包括日常动作如自拍和喝茶，以及模仿动作如假装鬼魂和蛇。
❷参与者评估：招募了107名参与者通过Prolific平台，他们观看了这些视频并根据5点评分量表对GPT-4的表达能力进行评估。
❸控制组对比：研究中还包括了一个控制组，使用Alter3的随机动作，并附上由GPT-4生成的随机动作注释。这些控制视频被巧妙地混入调查中，用于比较。
❹统计分析：使用了Friedman测试和Nemenyi后续测试来分析评分之间的显著性差异。结果显示，与控制组相比，GPT-4生成的动作得到了显著更高的评分。
❺结果的统计显著性：研究者们认为，如果p值小于或等于0.001，则差异具有统计学意义。GPT-4生成的动作与控制组相比，评分显著更高，表明GPT-4生成的安卓动作与控制组的动作在感知上存在显著差异。
❻情感表达的准确性：GPT-4不仅能够生成动作，还能够根据文本内容推断和表达适当的情感，如尴尬或快乐，即使文本中没有明确的情感表达。
❼动作记忆与改进：Alter3能够存储和利用改进后的动作记忆，通过积累关于其身体的信息，作为身体模式的一部分，从而提高动作的自然度和适应性。
❽用户反馈的整合：用户可以通过语言反馈指导Alter3的动作调整，这些反馈被用来改进动作并存储为动作记忆，从而在未来的动作生成中使用。