論文の概要: Watch-And-Help: A Challenge for Social Perception and Human-AI Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09890v2
• Date: Mon, 3 May 2021 13:08:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 21:12:43.894970
• Title: Watch-And-Help: A Challenge for Social Perception and Human-AI Collaboration
• Title（参考訳）: Watch-And-Help: 社会的知覚とヒューマンAIコラボレーションへの挑戦
• Authors: Xavier Puig, Tianmin Shu, Shuang Li, Zilin Wang, Yuan-Hong Liao, Joshua B. Tenenbaum, Sanja Fidler, Antonio Torralba
• Abstract要約: 我々は、AIエージェントでソーシャルインテリジェンスをテストするための課題であるWatch-And-Help(WAH)を紹介する。 WAHでは、AIエージェントは、人間のようなエージェントが複雑な家庭用タスクを効率的に実行するのを助ける必要がある。 マルチエージェントの家庭環境であるVirtualHome-Socialを構築し、計画と学習ベースのベースラインを含むベンチマークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.28433607265573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce Watch-And-Help (WAH), a challenge for testing social intelligence in agents. In WAH, an AI agent needs to help a human-like agent perform a complex household task efficiently. To succeed, the AI agent needs to i) understand the underlying goal of the task by watching a single demonstration of the human-like agent performing the same task (social perception), and ii) coordinate with the human-like agent to solve the task in an unseen environment as fast as possible (human-AI collaboration). For this challenge, we build VirtualHome-Social, a multi-agent household environment, and provide a benchmark including both planning and learning based baselines. We evaluate the performance of AI agents with the human-like agent as well as with real humans using objective metrics and subjective user ratings. Experimental results demonstrate that the proposed challenge and virtual environment enable a systematic evaluation on the important aspects of machine social intelligence at scale.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エージェントによるソーシャルインテリジェンステストの課題であるWatch-And-Help(WAH)を紹介する。 WAHでは、AIエージェントが人間のようなエージェントが複雑な家庭用タスクを効率的に実行するのを助ける必要がある。 成功するには、AIエージェントが必要です 一 同一のタスク(社会的知覚)を行う人間のようなエージェントの単一の実演を見て、その課題の根底にある目的を理解すること。 二 人間的なエージェントと協調して、そのタスクをできるだけ早く目に見えない環境で解くこと(人間とaiのコラボレーション)。 この課題に対して、我々は、マルチエージェント家庭環境であるVirtualHome-Socialを構築し、計画と学習ベースラインの両方を含むベンチマークを提供する。 我々は、客観的指標と主観的ユーザ評価を用いて、人間のようなエージェントと実人のAIエージェントの性能を評価する。 実験の結果,提案した課題と仮想環境は,大規模社会知能の重要な側面を体系的に評価することを可能にした。

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