論文の概要: AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12321v1
- Date: Wed, 24 Feb 2021 14:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-25 13:46:37.506094
- Title: AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning
- Title(参考訳): AGENT: コア心理学的推論のベンチマーク
- Authors: Tianmin Shu, Abhishek Bhandwaldar, Chuang Gan, Kevin A. Smith, Shari
Liu, Dan Gutfreund, Elizabeth Spelke, Joshua B. Tenenbaum, Tomer D. Ullman
- Abstract要約: 直観心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神変数を推論する能力です。
他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。
本稿では,プロシージャが生成する3dアニメーション,エージェントを4つのシナリオで構成したベンチマークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 60.35621718321559
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For machine agents to successfully interact with humans in real-world
settings, they will need to develop an understanding of human mental life.
Intuitive psychology, the ability to reason about hidden mental variables that
drive observable actions, comes naturally to people: even pre-verbal infants
can tell agents from objects, expecting agents to act efficiently to achieve
goals given constraints. Despite recent interest in machine agents that reason
about other agents, it is not clear if such agents learn or hold the core
psychology principles that drive human reasoning. Inspired by cognitive
development studies on intuitive psychology, we present a benchmark consisting
of a large dataset of procedurally generated 3D animations, AGENT (Action,
Goal, Efficiency, coNstraint, uTility), structured around four scenarios (goal
preferences, action efficiency, unobserved constraints, and cost-reward
trade-offs) that probe key concepts of core intuitive psychology. We validate
AGENT with human-ratings, propose an evaluation protocol emphasizing
generalization, and compare two strong baselines built on Bayesian inverse
planning and a Theory of Mind neural network. Our results suggest that to pass
the designed tests of core intuitive psychology at human levels, a model must
acquire or have built-in representations of how agents plan, combining utility
computations and core knowledge of objects and physics.
- Abstract(参考訳): マシンエージェントが現実世界の環境で人間とうまく対話するためには、人間の精神生活を理解する必要がある。
直感的な心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神的な変数を推論する能力は、人間に自然に来る:前動詞の幼児でさえ、エージェントを物体から区別することができ、エージェントが与えられた制約の目標を達成するために効率的に行動することを期待する。
他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。
直感心理学の認知発達研究から着想を得て, 主観的直感心理学の重要な概念を探索する4つのシナリオ(ゴール選好, 行動効率, 未観測制約, コスト-リワードトレードオフ)を中心に構成された, 手続き的に生成された3Dアニメーションの大規模なデータセットであるエージェント(Action, Goal, efficiency, coNstraint, uTility)を提示する。
エージェントを人間格付けで検証し,一般化を強調する評価プロトコルを提案し,ベイズ逆計画に基づく2つの強力なベースラインとマインドニューラルネットワークの理論を比較した。
以上より,人間レベルでのコア直感的心理学の設計テストに合格するためには,エージェントの計画方法,ユーティリティ計算とオブジェクトと物理学のコア知識を組み合わせること,モデルが組み込んだ表現をしなければならないことが示唆された。
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