論文の概要: Differentiable User Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16277v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 15:09:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 15:37:26.102326
• Title: Differentiable User Models
• Title（参考訳）: 微分可能なユーザモデル
• Authors: Alex H\"am\"al\"ainen (1), Mustafa Mert \c{C}elikok (1), Samuel Kaski (1, 2) ((1) Department of Computer Science, Aalto University, (2) Department of Computer Science, University of Manchester)
• Abstract要約: 計算ボトルネックを回避するために、微分可能なサロゲートを導入する。 我々は、可能性のない推論手法に匹敵するモデリング能力が達成可能であることを示す。 我々は、これまで研究されてきたメニュー検索タスクにおいて、AIアシスタントが認知モデルをどのように計算的に活用できるかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic user modeling is essential for building collaborative AI systems within probabilistic frameworks. However, modern advanced user models, often designed as cognitive behavior simulators, are computationally prohibitive for interactive use in cooperative AI assistants. In this extended abstract, we address this problem by introducing widely-applicable differentiable surrogates for bypassing this computational bottleneck; the surrogates enable using modern behavioral models with online computational cost which is independent of their original computational cost. We show experimentally that modeling capabilities comparable to likelihood-free inference methods are achievable, with over eight orders of magnitude reduction in computational time. Finally, we demonstrate how AI-assistants can computationally feasibly use cognitive models in a previously studied menu-search task.
• Abstract（参考訳）: 確率的ユーザモデリングは、確率的フレームワーク内で協調的なAIシステムを構築するために不可欠である。 しかし、現代の高度なユーザーモデルは、認知行動シミュレータとしてしばしば設計されており、協調AIアシスタントにおけるインタラクティブな使用を計算的に禁止している。 本稿では,この計算ボトルネックを回避するために広く適用可能な微分サロゲートを導入することで,この問題に対処する。 確率自由推論法に匹敵するモデリング能力が実現可能であり、8桁以上の計算時間を短縮できることを実験的に示す。 最後に,これまで研究されてきたメニュー検索タスクにおいて,AIアシスタントが認知モデルをどのように活用できるかを示す。

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