Dec, 2022

教学生成智能体的认知评估：需要更好的心灵理论能力

PDF
TL;DR本研究通过数学方式刻画了人类引导他人通过自然语言有效沟通所需的认知能力，并展示了基于神经网络的指导生成代理具有类似的认知能力，通过提升这些代理与听众之间的心理模型可显著提升指导质量，但是在与人类引导者的对比中还存在相当的差距，因此需构建更好的人类行为模型以更好地协同 AI 代理人。
cognitive capabilitiesnatural languageneural-network-based instruction generation agentstheory-of-mind modelshuman behavior
发现论文，激发创造
  • 社交对话智能体的认知启发组件

    通过引入认知启发式方法，通过计算语义和情节记忆、情绪、工作记忆和学习能力来解决对话代理人的技术和社交问题。

    Nov, 2023

  • 预测用户需求：从设计小说中获取关于计算思维对话代理的见解

    计算思维与计算机编程具有学习曲线陡峭的特点。通过对话代理和生成式人工智能（genAI）的应用，可以提供个性化指导、互动学习体验和代码生成来促进学习过程。然而，目前基于 genAI 的聊天机器人主要面向专业开发人员，对教育需求的考虑可能不足够。因此，与教育者合作设计教育工具至关重要，本文通过设计虚构会话中的参与教育者洞察了一种具备指导学生分步练习、调整指导方法并关注教育背景、技能和学习偏好的对话代理，这些发现可为面向教授计算思维和计算机编程的辅导对话代理的未来实施提供指导。

    Nov, 2023

  • 元认知是否就足够了？在生成式代理中使用内省来改进目标导向行为

    介绍了一种元认知模块，使生成式智能体能够观察自己的思维过程和行为，从而显著提高性能并改进策略。在多种情景中进行了测试，包括求生僵尸启示录，发现我们的系统胜过其他系统，而且智能体随着时间适应并改进任务策略。

    Jan, 2024

  • 一种错误易发人工智能和人类代理之间的委派认知框架

    研究人工智能系统和人类在同一环境下应怎样理解和相应对方行为，通过认知模型预测双方行为并通过中介控制实现目标的达成。

    Apr, 2022

  • 生成 AI 作为元认知代理的研究：关于模拟 ICF 考试表现的人类参与者的比较混合方法研究

    研究了大型语言模型与人类元认知在国际教练联合会（ICF）模拟考试中的元认知能力，结果发现大型语言模型在几个元认知指标上表现优于人类，尤其是在减少自负方面，但无论是语言模型还是人类在模糊场景中都缺乏适应性，倾向于遵循预先定义的决策框架。研究结果对开发辅助掌握教练能力的人工智能模拟器以及发展朝着更自主和直观的人工智能系统的元认知模块具有重要意义。

    May, 2024

  • 通过交互式基于语境的语言指导重新定义具有代表性的代理人能力，改变以人为中心的 AI 协作

    本文介绍了一种交互式的 “体现代理” 系统，它具有适应性，能够有效地处理自然语言指令，并提供反馈。同时，还介绍了一种用于收集有关该系统的大量文本指令的众包工具，以及该系统具有学习能力的数据集和基线模型。

    May, 2023

  • 互动文本游戏的知识增强代理

    该文提出了一种通过注入领域知识的方式来改善基于文本游戏中的智能代理的实现过程，并考虑了多种不同的注入策略，包括知识图谱和输入编码策略的增强，实验结果在 ScienceWorld 文本游戏环境中得到证明。

    May, 2023

  • 具有心智理论的计算语言习得

    本研究为了衡量 Theory of Mind（意念）在语言学习中的影响，在现有 ToM 的版本上，建立了能够融合 ToM 的语言学习代理，并通过实验，证实高度融合 ToM listener 组件的训练，可以在图像指称游戏环境中获得更好的性能，这表明在计算语言习得中进一步结合 ToM 以及儿童语言习得研究的潜在效用。

    Mar, 2023

  • 自我视角下的他人评估

    人工智能系统在模拟或接近人类间的相互作用中，特别是在多层次环境中与不同实体进行的情况下，必须首先深入而细致地理解自己，以实现对人类认知的高质量理解。

    Dec, 2023

  • 模仿交互智能

    通过虚拟环境中的交互式训练、行为测试和逆强化学习技术，实现了大规模人类行为模仿，提高了人工智能代理的交互能力，并成功解决了代理评估方面的挑战。

    Dec, 2020