論文の概要: Machine Psychology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13988v6
• Date: Thu, 8 Aug 2024 07:32:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-09 21:19:14.072431
• Title: Machine Psychology
• Title（参考訳）: 機械心理学
• Authors: Thilo Hagendorff, Ishita Dasgupta, Marcel Binz, Stephanie C. Y. Chan, Andrew Lampinen, Jane X. Wang, Zeynep Akata, Eric Schulz,
• Abstract要約: 我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。 本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。 これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.287802134327485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) show increasingly advanced emergent capabilities and are being incorporated across various societal domains. Understanding their behavior and reasoning abilities therefore holds significant importance. We argue that a fruitful direction for research is engaging LLMs in behavioral experiments inspired by psychology that have traditionally been aimed at understanding human cognition and behavior. In this article, we highlight and summarize theoretical perspectives, experimental paradigms, and computational analysis techniques that this approach brings to the table. It paves the way for a "machine psychology" for generative artificial intelligence (AI) that goes beyond performance benchmarks and focuses instead on computational insights that move us toward a better understanding and discovery of emergent abilities and behavioral patterns in LLMs. We review existing work taking this approach, synthesize best practices, and highlight promising future directions. We also highlight the important caveats of applying methodologies designed for understanding humans to machines. We posit that leveraging tools from experimental psychology to study AI will become increasingly valuable as models evolve to be more powerful, opaque, multi-modal, and integrated into complex real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、ますます進歩し、様々な社会的領域に組み込まれている。 そのため、彼らの行動や推論能力を理解することは重要な意味を持つ。 我々は、伝統的に人間の認知と行動を理解することを目的としていた心理学に触発された行動実験において、研究の成果ある方向がLLMを関与させることを論じる。 本稿では,本手法が表にもたらす理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について概説し,要約する。 パフォーマンスベンチマークを超えて、LLMの創発的能力と行動パターンをよりよく理解し発見するための計算的洞察に焦点を当てた、生成的人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開く。 このアプローチを取り入れた既存の作業をレビューし、ベストプラクティスを合成し、将来有望な方向性を強調します。 また、人間を理解するための手法を機械に適用する際の重要な注意点も強調する。 実験心理学からAI研究へのツールの活用は、モデルがより強力で不透明でマルチモーダルになり、複雑な現実世界の設定に統合されるにつれて、ますます価値が増すと仮定する。

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