要点
大規模言語モデル（LLM）は、暗黙の指示を理解し、常識知識を適用するタスクで課題に直面しています。
この論文では、計算上の意識構造である内部時間意識マシン（ITCM）を紹介します。
ITCMに基づくエージェント（ITCMA）は、オープンワールド設定での行動生成と推論をサポートします。
ITCMAは、エージェントの環境との相互作用と推論を考慮することで、LLMの能力を強化します。
Alfworld環境での評価では、訓練されたITCMAが既存の最先端技術（SOTA）よりも9%優れています。
未訓練のITCMAでも、既存のSOTAよりも5%高い96%のタスク完了率を達成しました。
実世界のタスクでは、未訓練のITCMAが85%のタスク完了率を達成し、実世界の設定でのその有用性を示しました。
解説
ねえ智也、この論文のタイトル、すごく興味深いんだけど、内容を教えてくれない？「計算上の意識構造に基づく生成エージェント」って何？
ああ、この論文はね、大規模言語モデルが直面している、暗黙の指示を理解し、常識知識を適用するという課題に取り組んでいるんだ。
へぇ、それってどういうこと？
つまり、この論文では内部時間意識マシン（ITCM）という新しい概念を提案していて、それを使ってエージェント（ITCMA）を作り出しているんだ。このエージェントは、環境との相互作用や推論を通じて、より人間らしい行動や判断ができるようになる。
おお、それはすごいね！でも、どうやってそれを評価するの？
実際にAlfworldという環境で評価を行っていて、訓練されたITCMAは既存の技術よりも9%優れているし、未訓練でも96%のタスク完了率を達成しているんだ。
わぁ、それって実世界でも役立つの？
実は、実世界のタスクで四足歩行ロボットを使った実験でも、未訓練のITCMAが85%のタスク完了率を達成していて、非常に有用性が高いことが示されているんだ。
すごいね！でも、何か課題はあるの？
まだ完璧ではなくて、特に未知の環境やタスクに対する適応性をさらに高める必要がある。将来的には、より複雑な環境やタスクでの性能を向上させる研究が必要だね。
なるほどね。でも、これってAIが自分で考えるようになるってこと？
完全に自分で考えるわけではないけど、人間のように環境を理解し、適切な行動を選択できるようになることを目指しているんだ。
へぇ〜、AIもいろいろ大変なんだね。
そうだね。でも、この研究が成功すれば、AIの可能性はさらに広がるよ。
AIが世界を救う日も近いかもね！
まあ、そうなるといいね。でも、その前に君がレポートを救うことを考えた方がいいかもしれないよ。