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🎯 04. 目的推論と対話型制御

本節では、LLMの自然言語理解能力を活用して、
「目的そのものの認識・修正・計画分解」を行う知能的制御戦略について解説します。

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🤔 目的推論とは？

• 単なる命令実行ではなく、「何を目指すべきか」を推論・理解する過程
• 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
• プランニングや意図理解とも関連が深い

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🧠 LLMによる目的推論の役割

機能	内容
意図理解	「充電せよ」の裏にある目的（バッテリー低下）を推定
ゴール再構成	環境変化やユーザ指示で目的そのものを更新
サブゴール生成	「探索 → 発見 → 運搬 → 充電」などのステップ提案
対話制御	ユーザとの言語的インタラクションを通じた目標確認

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💬 例：LLMによるゴール判断のプロンプト

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 = chatgpt_respond(prompt)
→ 返答：「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。」

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📘 実装概要（agent構造）

class GoalReasoningAgent:
    def __init__(self):
        self.goal = "探索"
    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 = chatgpt_respond(prompt)

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🔄 FSMとの接続

• FSMの遷移先状態や目標条件をLLMが柔軟に切り替える
• 状態遷移ではなく「目的の変更」に対応するアーキテクチャへ拡張可能

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🧠 AITL構想における知性層の展開

• 本能層（FSM）… 状態の切り替え
• 理性層（PID）… 実時間制御
• 知性層（LLM）… 目的生成・修正・多段階判断

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🔚 まとめ

• ゴールベース制御は、柔軟性・汎化性・自律性を大きく向上させる
• LLMとの統合により「対話的・文脈的な制御」が現実的に可能となる

📁 次は：fsm_pid_llm_sim.py にて3層統合制御を実装します。

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