論文の概要: A Review on Machine Theory of Mind
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11594v1
- Date: Tue, 21 Mar 2023 04:58:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-22 16:29:55.931866
- Title: A Review on Machine Theory of Mind
- Title（参考訳）: マシン・オブ・マインド理論の概観
- Authors: Yuanyuan Mao, Shuang Liu, Pengshuai Zhao, Qin Ni, Xin Lin and Liang He
- Abstract要約: 心の理論(りょうがく、英: Theory of Mind、ToM)とは、人間の認知の基盤である他者に対する精神状態の属性付け能力である。
本稿では,機械ToMにおける信念,欲求,意図に関する最近の進歩を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.967933605635203
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Theory of Mind (ToM) is the ability to attribute mental states to others, the
basis of human cognition. At present, there has been growing interest in the AI
with cognitive abilities, for example in healthcare and the motoring industry.
Beliefs, desires, and intentions are the early abilities of infants and the
foundation of human cognitive ability, as well as for machine with ToM. In this
paper, we review recent progress in machine ToM on beliefs, desires, and
intentions. And we shall introduce the experiments, datasets and methods of
machine ToM on these three aspects, summarize the development of different
tasks and datasets in recent years, and compare well-behaved models in aspects
of advantages, limitations and applicable conditions, hoping that this study
can guide researchers to quickly keep up with latest trend in this field.
Unlike other domains with a specific task and resolution framework, machine ToM
lacks a unified instruction and a series of standard evaluation tasks, which
make it difficult to formally compare the proposed models. We argue that, one
method to address this difficulty is now to present a standard assessment
criteria and dataset, better a large-scale dataset covered multiple aspects of
ToM.
- Abstract（参考訳）: 心の理論(りょうがく、英: Theory of Mind、ToM)とは、人間の認知の基礎である他者に対する精神状態の属性付け能力である。
現在では、医療や自動車業界など、認知能力を備えたAIへの関心が高まっている。
信仰、欲求、意図は幼児の早期能力と人間の認知能力の基礎であり、ToMを用いた機械である。
本稿では,機械ToMにおける信念,欲求,意図に関する最近の進歩を概観する。
そして、これらの3つの側面について、機械学習ToMの実験、データセット、方法を紹介し、近年のさまざまなタスクやデータセットの開発を要約し、この研究が研究者にこの分野の最新トレンドを早急に追いつこうと期待して、利点、限界、および適用可能な条件の面において、優れたモデルを比較する。
特定のタスクと解決フレームワークを持つ他のドメインとは異なり、マシンToMは統一的な命令と一連の標準評価タスクを欠いているため、提案されたモデルを正式に比較することは困難である。
この困難に対処する1つの方法は、標準評価基準とデータセットを示し、tomの複数の側面をカバーする大規模データセットをより良くすることです。
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