論文の概要: SocialAI: Benchmarking Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement
Learning Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.00956v2
- Date: Tue, 6 Jul 2021 06:42:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-07 14:06:54.692347
- Title: SocialAI: Benchmarking Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement
Learning Agents
- Title(参考訳): SocialAI: 深層強化学習エージェントにおける社会認知能力のベンチマーク
- Authors: Grgur Kova\v{c}, R\'emy Portelas, Katja Hofmann, Pierre-Yves Oudeyer
- Abstract要約: 人間との社会的相互作用に参加することができる、具体化された自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つだ。
人間レベルのAIを目指すためには、より広範な社会的スキルが必要である、と私たちは主張する。
DRLエージェントの社会的スキル獲得を評価するためのベンチマークであるSocialAIを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.719833581321033
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Building embodied autonomous agents capable of participating in social
interactions with humans is one of the main challenges in AI. Within the Deep
Reinforcement Learning (DRL) field, this objective motivated multiple works on
embodied language use. However, current approaches focus on language as a
communication tool in very simplified and non-diverse social situations: the
"naturalness" of language is reduced to the concept of high vocabulary size and
variability. In this paper, we argue that aiming towards human-level AI
requires a broader set of key social skills: 1) language use in complex and
variable social contexts; 2) beyond language, complex embodied communication in
multimodal settings within constantly evolving social worlds. We explain how
concepts from cognitive sciences could help AI to draw a roadmap towards
human-like intelligence, with a focus on its social dimensions. As a first
step, we propose to expand current research to a broader set of core social
skills. To do this, we present SocialAI, a benchmark to assess the acquisition
of social skills of DRL agents using multiple grid-world environments featuring
other (scripted) social agents. We then study the limits of a recent SOTA DRL
approach when tested on SocialAI and discuss important next steps towards
proficient social agents. Videos and code are available at
https://sites.google.com/view/socialai.
- Abstract(参考訳): 人間との社会的相互作用に参加することができる、具体化された自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つだ。
深層強化学習(Dep Reinforcement Learning, DRL)分野において、この目的は具体的言語使用に関する複数の研究を動機づけた。
しかし、現在のアプローチでは、非常にシンプルで多様でない社会状況におけるコミュニケーションツールとしての言語に焦点が当てられている: 言語の「自然性」は、高い語彙サイズと可変性の概念に還元される。
本稿では,人間レベルのAIを目指すためには,1)複雑で可変な社会的文脈における言語の使用,2)常に進化する社会世界におけるマルチモーダル環境における複雑な具体的コミュニケーションなど,より広範な社会スキルのセットが必要であることを論じる。
認知科学の概念は、AIが人間のような知性に向けてロードマップを描き出すのにどう役立つかを説明します。
最初のステップとして、現在の研究をより広範なソーシャルスキルのセットに拡大することを提案する。
そこで我々は,他の(記述された)ソーシャルエージェントを特徴とする複数のグリッドワールド環境を用いて,DRLエージェントの社会的スキル獲得を評価するベンチマークであるSocialAIを提案する。
次に,最近のsota drlアプローチの限界をsocialai上で検証し,次の社会的エージェントへの重要なステップについて論じる。
ビデオとコードはhttps://sites.google.com/view/socialaiで入手できる。
関連論文リスト
- SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language
Agents [110.61079677969957]
人工エージェントと人間との複雑な社会的相互作用をシミュレートするオープンエンド環境であるSOTOPIAを提案する。
エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。
GPT-4は,人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T02:27:01Z) - The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:12:03Z) - The SocialAI School: Insights from Developmental Psychology Towards
Artificial Socio-Cultural Agents [22.714563793596177]
我々は、AI研究は心理学から知らされ、文化への参入を可能にする社会認知能力を研究するべきだと論じる。
The SocialAI School - 手続き的に生成された環境のカスタマイズ可能なパラメータ化uiteを含むツール。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-15T19:05:56Z) - Neural Theory-of-Mind? On the Limits of Social Intelligence in Large LMs [77.88043871260466]
私たちは、今日の最大の言語モデルのひとつに、このようなソーシャルインテリジェンスを最初から欠いていることを示しています。
我々は、人中心のNLPアプローチは、マインドの神経理論に対してより効果的であるかもしれないと結論づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-24T14:58:58Z) - Social Neuro AI: Social Interaction as the "dark matter" of AI [0.0]
我々は、社会心理学と社会神経科学の実証結果と力学の枠組みが、よりインテリジェントな人工エージェントの開発にインスピレーションを与えることができると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-31T13:41:53Z) - SocialAI 0.1: Towards a Benchmark to Stimulate Research on
Socio-Cognitive Abilities in Deep Reinforcement Learning Agents [23.719833581321033]
人間との社会的相互作用に参加できる体型自律エージェントを構築することは、AIの主要な課題の1つです。
現在のアプローチは、非常に単純で非多様な社会状況におけるコミュニケーションツールとして言語に焦点を当てています。
人間レベルのAIを目指すためには、より広範な社会的スキルが必要であると私たちは主張します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T14:16:29Z) - PHASE: PHysically-grounded Abstract Social Events for Machine Social
Perception [50.551003004553806]
私たちは、物理的に根拠のある抽象的なソーシャルイベント、フェーズのデータセットを作成します。
フェーズは人間の実験によって検証され、人間は社会出来事において豊かな相互作用を知覚する。
ベースラインモデルとして,最新のフィードフォワードニューラルネットワークよりも優れたベイズ逆計画手法SIMPLEを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T18:44:57Z) - Can You be More Social? Injecting Politeness and Positivity into
Task-Oriented Conversational Agents [60.27066549589362]
人間エージェントが使用する社会言語は、ユーザーの応答性の向上とタスク完了に関連しています。
このモデルは、ソーシャル言語理解要素で拡張されたシーケンスからシーケンスまでのディープラーニングアーキテクチャを使用する。
人的判断と自動言語尺度の両方を用いたコンテンツ保存と社会言語レベルの評価は,エージェントがより社会的に適切な方法でユーザの問題に対処できる応答を生成できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-29T08:22:48Z) - Emergent Social Learning via Multi-agent Reinforcement Learning [91.57176641192771]
社会学習は、人間と動物の知性の重要な構成要素である。
本稿では,独立系強化学習エージェントが,社会的学習を用いてパフォーマンスを向上させることを学べるかどうかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-01T17:54:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。