韓国・光州科学技術院（GIST）はAI（人工知能）大学院のチョン・ヘゴン教授研究チームが巨大言語モデル（Large Language Model、LLM）を基に「歩行者経路予測アルゴリズム」を開発した。同チームが18日明らかにした。これは歩行者の安全を確保しなければならない自動運転車やサービスロボティクス分野で活用されるとみられる。
これまでAIが歩行者の経路を事前予測する方法は、人間の行動力学を数値回帰技法（与えられたデータから変数間の関係を数学的にモデリングする方法）に適用し、歩行可能経路と最終到着地を予測する方式だった。しかし、これはただ数字だけを使って最も可能性のある位置を予測するもので、人間の思考を代弁するには限界があった。
これを解決するため、研究チームは、LLMが持つ膨大な量の知識を融合させ、歩行者の現在の状態と周辺の人との社会的関係を「人間のように」分析し、より人間の思考に近い、未来の歩行計画を予測する技術を開発した。
チョン教授は「LLMが持つ高い水準の言語理解と生成能力を活用し、歩行方向や到着地予想、歩行者の集団形成、衝突可能性回避、先行・後行整理など、人間の認知と社会的推論をAIができるよう開発した」と説明した。
今回の研究成果で巨大言語モデルが文字という限界から抜け出し、人間の物理的な行動力学を直接的に予測できるようになったとみる。「文章の文法と流れをパターンとして認識する言語モデルは、歩行者の一歩一歩を一種のパターンとして認知し、次に踏み出す位置を予測する」とした。
今回の研究成果によって、動力学（ダイナミクス）に対するAIの理解能力は、人間が直面するあらゆる状況での瞬間的な社会的推論と結合し、より人間のように思考し、人間の決定と同様に未来を予測できると期待される。
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