Mar, 2023

机器心智理论综述

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TL;DR本文综述了近年来关于机器 Theory of Mind（ToM）在信仰、欲望和意图方面的进展，概括了不同任务和数据集的发展，并比较了具有优势、局限性和适用条件的模型。我们认为，提出标准的评估标准和数据集，特别是覆盖了 ToM 多个方面的大规模数据集，是解决这种困难的方法之一。
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发现论文，激发创造
  • 机器心智理论

    通过设计 Theory of Mind （ToM）神经网络，该网络利用元学习从行为观察中建模遇到的智能体，从而学习模拟其他智能体在其世界中的行为，它是发展多智能体 AI 系统、构建机器人与人类交互技术和推进可解释 AI 进步的一个重要步骤。

    Feb, 2018

  • 硅心智论

    研究了人工智能在多个环境中具备与人类相似的心智推理能力，包括判断他人的意图、偏好等，并揭示了当其与克隆体进行互动时的现象和差异。

    Mar, 2024

  • 基于心智理论的信任感知机器人策略

    本文研究了多智能体环境中，人类与机器人协作对抗他人时，基于心智化理论的机器人政策对于人机信任的重要性和有效性，并通过采用机器人心智理论模型来缓解机器人采用逆心理策略的问题以保持信任。

    Nov, 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

  • ToMBench：大型语言模型中的心智理论基准测试

    大语言模型（LLMs）在理解和归因自我和他人的心智状态方面尚未达到人类水平，因此我们引入 ToMBench 评估框架以实现对 LLMs 的 ToM 能力的高效和有效评估。

    Feb, 2024

  • 通过自我观察学习心智理论的机器人：利用意图 - 信仰的协同作用

    本文介绍了一种学习他人低层次和高层次心智状态的神经网络模型，并表明把高层次认知附加到低层次状态模型中可以使模型更快、更准确地进行意图预测，并提高学习表现。

    Oct, 2022

  • 记忆增强的心智理论网络

    该研究采用新颖的神经记忆机制和分层注意力相结合的方法设计了一个理论心智模型，ToMMY，使其能够快速准确地推断他人的意图、信念与将来的行为，进一步实验证明神经记忆机制可在高难度的虚假信念任务中提高心理理解的准确性。

    Jan, 2023

  • 通过动态特质归因学习心智理论

    本文提出了一种新的神经 ToM 架构，它通过学习过去轨迹的潜在特征向量，来乘性调节预测机制，以提高情感理解能力，并在测试中取得了良好的效果。

    Apr, 2022

  • 针对语言模型（缺乏）心智理论的插接式多角色信念追踪器

    本文提出了 SymbolicToM，即一种通过显式符号表示来跟踪阅读理解任务中多个字符的信念状态、其对他字符信念状态估计及更高级别的推理的方法，该方法在 ToMi 基准测试中表现出了显著的理解能力提升。

    Jun, 2023

  • MMToM-QA: 多模态心智理论问答

    为了发展具有人类级社交智能的机器，我们引入了一种多模式心智问答（MMToM-QA）基准，它综合评估机器的心智理解能力，并基于多模式数据和关于家庭环境中人物活动的不同类别的单模式数据。为了实现多模式心智能力，提出了一种新方法 BIP-ALM（基于语言模型的贝叶斯逆规划加速），它从多模式数据中提取统一的表示，并利用语言模型进行可扩展的贝叶斯逆规划。与人类表现、BIP-ALM 和包括 GPT-4 在内的先进模型进行了系统比较，实验表明大型语言模型和大型多模式模型仍然缺乏强大的心智理解能力，而 BIP-ALM 则通过利用基于模型的心智推理和语言模型的能力展现了有希望的结果。

    Jan, 2024