論文の概要: Limits of Theory of Mind Modelling in Dialogue-Based Collaborative Plan Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12621v1
• Date: Tue, 21 May 2024 09:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 13:49:12.108375
• Title: Limits of Theory of Mind Modelling in Dialogue-Based Collaborative Plan Acquisition
• Title（参考訳）: 対話型協調計画獲得におけるマインドモデリング理論の限界
• Authors: Matteo Bortoletto, Constantin Ruhdorfer, Adnen Abdessaied, Lei Shi, Andreas Bulling,
• Abstract要約: 心の理論(ToM)モデリングは、非対称なスキルセットと知識を持つ設定において、不足する知識予測を改善することができる。 我々は、CPAの性能が自分の知識の欠如を予測するときにほぼ2倍になるので、ToMモデリングによる改善は減少することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.919069368217594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent work on dialogue-based collaborative plan acquisition (CPA) has suggested that Theory of Mind (ToM) modelling can improve missing knowledge prediction in settings with asymmetric skill-sets and knowledge. Although ToM was claimed to be important for effective collaboration, its real impact on this novel task remains under-explored. By representing plans as graphs and by exploiting task-specific constraints we show that, as performance on CPA nearly doubles when predicting one's own missing knowledge, the improvements due to ToM modelling diminish. This phenomenon persists even when evaluating existing baseline methods. To better understand the relevance of ToM for CPA, we report a principled performance comparison of models with and without ToM features. Results across different models and ablations consistently suggest that learned ToM features are indeed more likely to reflect latent patterns in the data with no perceivable link to ToM. This finding calls for a deeper understanding of the role of ToM in CPA and beyond, as well as new methods for modelling and evaluating mental states in computational collaborative agents.
• Abstract（参考訳）: 対話型協調計画獲得(CPA)に関する最近の研究は、非対称なスキルセットと知識を持つ設定において、心の理論(ToM)モデリングが不足した知識予測を改善することを示唆している。 ToMは効果的なコラボレーションのために重要とされているが、この新しいタスクに対する実際の影響は未解明のままである。 計画をグラフとして表現し、タスク固有の制約を活用することで、CPAのパフォーマンスが自分自身の不足した知識を予測するときにほぼ倍になるため、ToMモデリングによる改善は減少することを示す。 この現象は、既存のベースライン法を評価する際にも持続する。 CPAにおけるToMの関連性をよりよく理解するために,本研究では,ToM機能の有無によるモデルの性能比較を原則的に報告する。 異なるモデルとアブリゲーションにわたる結果は、学習されたToM機能は、ToMに知覚可能なリンクを伴わずに、データ内の遅延パターンを反映する可能性が高いことを一貫して示唆している。 この発見は、CPA以降におけるToMの役割のより深い理解と、計算協調エージェントにおける精神状態のモデリングと評価のための新しい方法を要求する。

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