論文の概要: Mutual Theory of Mind for Human-AI Communication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03842v2
• Date: Sat, 25 May 2024 20:42:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 12:57:42.268438
• Title: Mutual Theory of Mind for Human-AI Communication
• Title（参考訳）: 人間-AIコミュニケーションにおける心の相互理論
• Authors: Qiaosi Wang, Ashok K. Goel,
• Abstract要約: 新たな発展により、AIシステムは人間の明示的、暗黙的な行動や口頭で、社会的手がかりを知覚し、認識し、反応することができる。 これらのAIシステムは、現在、デートプラットフォームのマッチメーカーとして機能し、学生の学習をアシスタントとして支援し、仕事のパートナーとして生産性を向上させる。 我々は,人間のコミュニケーションにおけるToMの能力に触発されたMTOM(Mutual Theory of Mind)フレームワークを提案し,この新世代のHAI研究を導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.969858080492586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: New developments are enabling AI systems to perceive, recognize, and respond with social cues based on inferences made from humans' explicit or implicit behavioral and verbal cues. These AI systems, equipped with an equivalent of human's Theory of Mind (ToM) capability, are currently serving as matchmakers on dating platforms, assisting student learning as teaching assistants, and enhancing productivity as work partners. They mark a new era in human-AI interaction (HAI) that diverges from traditional human-computer interaction (HCI), where computers are commonly seen as tools instead of social actors. Designing and understanding the human perceptions and experiences in this emerging HAI era becomes an urgent and critical issue for AI systems to fulfill human needs and mitigate risks across social contexts. In this paper, we posit the Mutual Theory of Mind (MToM) framework, inspired by our capability of ToM in human-human communications, to guide this new generation of HAI research by highlighting the iterative and mutual shaping nature of human-AI communication. We discuss the motivation of the MToM framework and its three key components that iteratively shape the human-AI communication in three stages. We then describe two empirical studies inspired by the MToM framework to demonstrate the power of MToM in guiding the design and understanding of human-AI communication. Finally, we discuss future research opportunities in human-AI interaction through the lens of MToM.
• Abstract（参考訳）: 新たな発展は、人間の明示的または暗黙的な行動的および口頭的手がかりから得られた推論に基づいて、AIシステムが社会的な手がかりを知覚し、認識し、反応することを可能にしている。 これらのAIシステムは、人間の心の理論(ToM)能力に匹敵する機能を備えており、現在、デートプラットフォームにおけるマッチメーカーとして機能し、学生の学習をアシスタントとして支援し、作業パートナーとしての生産性を向上している。 従来のヒューマン・コンピュータ・インタラクション(HCI)とは違い、コンピュータはソーシャルアクターではなくツールとして一般的に見なされる。 新たなHAI時代における人間の認識と経験を設計し、理解することは、AIシステムが人間のニーズを満たし、社会的文脈をまたいだリスクを軽減するために、緊急かつ重要な問題となる。 本稿では、人間と人間のコミュニケーションにおけるToMの能力に触発されたMTOM(Mutual Theory of Mind)フレームワークを提案し、人間とAIコミュニケーションの反復的・相互形成性を強調して、この新世代のHAI研究を導く。 我々は,MToMフレームワークのモチベーションと,人間とAIのコミュニケーションを3段階で反復的に形成する3つの重要な構成要素について論じる。 次に,MToMフレームワークに触発された2つの実証的研究について述べる。 最後に,MToMのレンズによる人間とAIのインタラクションの今後の研究機会について論じる。

関連論文リスト

• Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
  近年のAIの進歩は、科学的発見と意思決定支援において人間を支援できる技術をもたらしたが、民主主義と個人を妨害する可能性がある。 AIの責任ある使用は、ますます人間とAIのチームの必要性を示している。 これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z)
• Shifting the Human-AI Relationship: Toward a Dynamic Relational Learning-Partner Model [0.0]
  我々は、人間との対話から学ぶ学生に似た、AIを学習パートナーとして見ることへのシフトを提唱する。 我々は「第三の心」が人間とAIの協力関係を通して生まれることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T19:19:39Z)
• Mutual Theory of Mind in Human-AI Collaboration: An Empirical Study with LLM-driven AI Agents in a Real-time Shared Workspace Task [56.92961847155029]
  心の理論(ToM)は、他人を理解する上で重要な能力として、人間の協調とコミュニケーションに大きな影響を及ぼす。 Mutual Theory of Mind (MToM) は、ToM能力を持つAIエージェントが人間と協力するときに発生する。 エージェントのToM能力はチームのパフォーマンスに大きな影響を与えず,エージェントの人間的理解を高めていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T13:19:48Z)
• Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.67121669727354]
  近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。 人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。 我々は、2019年から2024年1月までに400以上の論文を体系的にレビューし、HCI(Human-Computer Interaction)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)といった複数の分野にまたがって紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z)
• 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)
• Human-AI collaboration is not very collaborative yet: A taxonomy of interaction patterns in AI-assisted decision making from a systematic review [6.013543974938446]
  意思決定支援システムにおける人工知能の活用は、技術的進歩に不相応に焦点を合わせてきた。 人間中心の視点は、既存のプロセスとのシームレスな統合のためにAIソリューションを設計することで、この懸念を緩和しようとする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T17:46:38Z)
• Human-AI Coevolution [48.74579595505374]
  Coevolution AIは、人間とAIアルゴリズムが相互に連続的に影響を及ぼすプロセスである。 本稿では,AIと複雑性科学の交点における新たな研究分野の基盤として,Coevolution AIを紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T18:10:54Z)
• A Mental-Model Centric Landscape of Human-AI Symbiosis [31.14516396625931]
  我々は、GHAI(Generalized Human-Aware Interaction)と呼ばれる、ヒューマン・アウェア・AIインタラクション・スキームの極めて一般的なバージョンを導入する。 この新しいフレームワークによって、人間とAIのインタラクションの空間で達成されたさまざまな作業が捕捉され、これらの作業によって支えられる基本的な行動パターンが特定できるかどうかを確認します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:08:08Z)
• Joint Mind Modeling for Explanation Generation in Complex Human-Robot Collaborative Tasks [83.37025218216888]
  本稿では,人間とロボットのコラボレーションにおいて,人間のようなコミュニケーションを実現するための新しい説明可能なAI(XAI)フレームワークを提案する。 ロボットは、人間のユーザの階層的なマインドモデルを構築し、コミュニケーションの一形態として自身のマインドの説明を生成する。 その結果,提案手法はロボットの協調動作性能とユーザ認識を著しく向上させることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-24T23:35:03Z)
• AI-Mediated Exchange Theory [9.100327242239203]
  本稿では,AI-Mediated Exchange Theory(AI-MET)の開発を提案する。 社会科学における社会交換理論(SET)の拡張として、AI-METはAIを仲介機構の分類によって人間と人間の関係に影響を与えるものとみなしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-04T14:18:18Z)

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。