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

• The Call for Socially Aware Language Technologies [94.6762219597438]
  NLPが機能する社会環境の要因、文脈、意味の認識の欠如である。 我々は、NLPが社会意識を発達させる上で大きな課題が残っており、この分野の新しい時代の始まりであると主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T18:12:39Z)
• Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
  ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。 我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z)
• Social Skill Training with Large Language Models [65.40795606463101]
  人々は紛争解決のような社会的スキルに頼り、効果的にコミュニケーションし、仕事と個人の生活の両方で繁栄する。 本稿では,専門分野に進出する上での社会的スキルの障壁を明らかにする。 本稿では,大規模言語モデルを用いた総合的なフレームワークによるソーシャルスキルトレーニングのソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T16:29:58Z)
• SOTOPIA-$π$: Interactive Learning of Socially Intelligent Language Agents [73.35393511272791]
  本稿では,対話型学習手法であるSOTOPIA-$pi$を提案する。 この手法は,大規模言語モデル(LLM)の評価に基づいて,フィルタリングされた社会的相互作用データに対する行動クローニングと自己強化トレーニングを活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T17:17:48Z)
• SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents [107.4138224020773]
  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 SocialAI School: Insights from Developmental Psychology Towards Artificial Socio-Cultural Agents [27.464382586864254]
  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)
• 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)
• 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)

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。