Fugu-MT 論文翻訳(概要): MuMA-ToM: Multi-modal Multi-Agent Theory of Mind

論文の概要: MuMA-ToM: Multi-modal Multi-Agent Theory of Mind

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12574v1
Date: Thu, 22 Aug 2024 17:41:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-23 12:52:30.707555
Title: MuMA-ToM: Multi-modal Multi-Agent Theory of Mind
Title（参考訳）: MuMA-ToM:Multi-modal Multi-Agent Theory of Mind
Authors: Haojun Shi, Suyu Ye, Xinyu Fang, Chuanyang Jin, Layla Isik, Yen-Ling Kuo, Tianmin Shu,
Abstract要約: マルチモーダルなマルチエージェント理論である MuMA-ToM を導入する。本研究では,現実的な家庭環境における人々のマルチモーダル行動について,ビデオとテキストで記述する。そして、他人の目標、信念、信念について質問する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.079620078670589
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Understanding people's social interactions in complex real-world scenarios often relies on intricate mental reasoning. To truly understand how and why people interact with one another, we must infer the underlying mental states that give rise to the social interactions, i.e., Theory of Mind reasoning in multi-agent interactions. Additionally, social interactions are often multi-modal -- we can watch people's actions, hear their conversations, and/or read about their past behaviors. For AI systems to successfully and safely interact with people in real-world environments, they also need to understand people's mental states as well as their inferences about each other's mental states based on multi-modal information about their interactions. For this, we introduce MuMA-ToM, a Multi-modal Multi-Agent Theory of Mind benchmark. MuMA-ToM is the first multi-modal Theory of Mind benchmark that evaluates mental reasoning in embodied multi-agent interactions. In MuMA-ToM, we provide video and text descriptions of people's multi-modal behavior in realistic household environments. Based on the context, we then ask questions about people's goals, beliefs, and beliefs about others' goals. We validated MuMA-ToM in a human experiment and provided a human baseline. We also proposed a novel multi-modal, multi-agent ToM model, LIMP (Language model-based Inverse Multi-agent Planning). Our experimental results show that LIMP significantly outperforms state-of-the-art methods, including large multi-modal models (e.g., GPT-4o, Gemini-1.5 Pro) and a recent multi-modal ToM model, BIP-ALM.
Abstract（参考訳）: 複雑な現実世界のシナリオにおける人々の社会的相互作用を理解することは、しばしば複雑な精神的推論に依存する。人々がどのように、なぜ互いに相互作用するのかを真に理解するためには、社会的な相互作用を引き起こす基礎となる精神状態、すなわちマルチエージェント相互作用における心の理論を推論する必要がある。人々の行動を見たり、会話を聞いたり、過去の行動について読んだりできます。 AIシステムが現実世界の環境で人々とうまく安全に対話するためには、対話に関するマルチモーダル情報に基づいて、人々の精神状態だけでなく、互いの精神状態に関する推論も理解する必要がある。そこで本研究では,マルチモーダルなマルチエージェント理論である MuMA-ToM について紹介する。 MuMA-ToMは、インボディード・マルチエージェント相互作用における精神的推論を評価する最初のマルチモーダル・オブ・マインドベンチマークである。 In MuMA-ToM, we provide video and text descriptions of people's multi-modal behavior in real household environment。その文脈に基づいて、他人の目標、信念、信念について質問する。人体実験で MuMA-ToM を検証し,人体ベースラインを提供した。また,LIMP(Language model-based Inverse Multi-agent Planning)という新しいマルチモーダル・マルチエージェントToMモデルも提案した。実験の結果,LIMPは大規模マルチモーダルモデル (GPT-4o, Gemini-1.5 Pro) や最近のマルチモーダルToMモデル (BIP-ALM) など,最先端の手法よりも優れていた。

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