В работе представлен анализ современных работ, в которых большие предобученные нейросетевые языковые модели используются для генерации поведения когнитивных агентов. Отмечается функциональная роль таких моделей как аппроксиматоров значения в концепции знаковой модели мира. Однако, текущие знаковые модели реализуют лишь систему псевдопонятий и требуют взаимодействия с вспомогательными моделями, которые дополняют структуру псевдопонятий до полной структуры знака. На примере задачи выполнения инструкций в человекоориентированной среде показывается улучшение эффективности построенных планов при приближении к реализации полноценной знаковой модели мира когнитивного агента.
Панов А. И., Ковалев А. К., Чуганская А. А. Большие языковые модели как аппроксиматоры значения в знаковой картине мира // Поспеловские чтения: Искусственный интеллект — проблемы и перспективы: труды Всероссийской конференции (19–20 декабря 2022 г.). — М.: ФИЦ ИУ РАН, 2022. — С. 53–70.