🎯 04. 目的推論と対話型制御
Goal Reasoning and Dialogue-based Control
本節では、LLMの自然言語理解能力を活用し、
目的の認識・修正・分解 を行う知能的制御戦略について解説します。
This section explains an intelligent control strategy that leverages the natural language understanding capabilities of LLMs to recognize, modify, and decompose goals.
🤔 目的推論とは？ / What is Goal Reasoning?
- 単なる命令実行ではなく、「何を目指すべきか」を推論・理解するプロセス
Not just executing commands, but reasoning and understanding what should be achieved - 状況や対話に応じて目標そのものが変化する可能性がある
Goals may change according to situations or dialogue - プランニングや意図理解とも密接に関連
Closely related to planning and intent recognition
🧠 LLMによる目的推論の役割 / Role of LLMs in Goal Reasoning
| 機能 / Function | 内容 / Description |
|---|---|
| 意図理解 / Intent Understanding | 命令の背後にある目的を推定（例：「充電せよ」→ バッテリー低下） Infers the underlying purpose behind commands (e.g., “Recharge” → low battery) |
| ゴール再構成 / Goal Reconstruction | 環境変化やユーザ指示による目標更新 Updates goals based on environmental changes or user instructions |
| サブゴール生成 / Subgoal Generation | 「探索 → 発見 → 運搬 → 充電」などのステップ提案 Generates sub-steps such as “Explore → Detect → Transport → Recharge” |
| 対話制御 / Dialogue Control | ユーザとの言語的インタラクションによる目標確認 Confirms goals through linguistic interaction with the user |
👉 LLMは クラウド型 では高次推論や目標分解に、組み込み型 ではリアルタイム適応に強みを持つ。
👉 Cloud-based LLMs are strong in high-level reasoning and goal decomposition, while embedded LLMs excel in real-time adaptation.
💬 例：LLMによるゴール判断プロンプト / Example Prompt for Goal Reasoning
prompt = '''
あなたはロボットの知能制御モジュールです。
現在の状態は「移動中」、目の前に障害物があります。
目的は「最短で充電地点に到達する」。
最適な行動は？
'''
response = llm_respond(prompt)
# 例: 「障害物を回避し、最短経路を再計算して移動してください。」
# Example: "Avoid the obstacle, recalculate the shortest path, and proceed."
📘 実装概要（エージェント構造） / Implementation Overview (Agent Structure)
class GoalReasoningAgent:
def __init__(self):
self.goal = "探索" # "Exploration"
def update_goal(self, observation_text):
prompt = f"現在の目的は「{self.goal}」。状況：{observation_text}。次の目的は？"
self.goal = llm_respond(prompt)
🔄 FSMとの接続 / Connection with FSM
- FSMの遷移先や目標条件を、LLMが柔軟に切り替える
LLM flexibly changes FSM target states and goal conditions - 状態遷移ではなく「目的の変更」に直接対応可能
Capable of handling goal changes directly instead of only state transitions
🧠 AITL構想における知性層の展開 / Role of the Intelligence Layer in AITL
| 層 / Layer | 役割 / Role |
|---|---|
| 本能層（FSM） / Instinct Layer (FSM) | 状態の切り替え State switching |
| 理性層（PID） / Rational Layer (PID) | 実時間制御 Real-time control |
| 知性層（LLM） / Intelligence Layer (LLM) | 目的生成・修正・多段階判断 Goal generation, modification, multi-step reasoning |
🔚 まとめ / Summary
- ゴールベース制御は 柔軟性・汎化性・自律性 を大幅に向上
Goal-based control greatly improves flexibility, generalization, and autonomy - クラウド型LLM は高次推論や設計支援に、組み込み型LLM はリアルタイム適応に有効
Cloud-based LLMs are effective for high-level reasoning and design assistance, while embedded LLMs are effective for real-time adaptation - LLM統合により「対話的・文脈的な制御」が現実的に可能
Integration with LLMs makes interactive and context-aware control practically achievable
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