論文の概要: Mind Your Theory: Theory of Mind Goes Deeper Than Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13631v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 09:06:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:49:26.311570
• Title: Mind Your Theory: Theory of Mind Goes Deeper Than Reasoning
• Title（参考訳）: 心の理論:心の理論は推論よりも深い
• Authors: Eitan Wagner, Nitay Alon, Joseph M. Barnby, Omri Abend,
• Abstract要約: LLMにおける心の理論(ToM)は近年,研究の中心的対象となっている。 LLMベンチマーク、ToMアドオン、ToM Probing、ToMの公式モデルなど、AIのさまざまなコミュニティにおけるいくつかの作業行を特定します。 認知タスクに使用される動的環境にインスパイアされたToM能力の評価を改善することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.545981051703682
• License:
• Abstract: Theory of Mind (ToM) capabilities in LLMs have recently become a central object of investigation. Cognitive science distinguishes between two steps required for ToM tasks: 1) determine whether to invoke ToM, which includes the appropriate Depth of Mentalizing (DoM), or level of recursion required to complete a task; and 2) applying the correct inference given the DoM. In this position paper, we first identify several lines of work in different communities in AI, including LLM benchmarking, ToM add-ons, ToM probing, and formal models for ToM. We argue that recent work in AI tends to focus exclusively on the second step which are typically framed as static logic problems. We conclude with suggestions for improved evaluation of ToM capabilities inspired by dynamic environments used in cognitive tasks.
• Abstract（参考訳）: LLMにおける心の理論(ToM)は近年,研究の中心的対象となっている。 認知科学は、ToMタスクに必要な2つのステップを区別する。 1) メンタライゼーションの適切な深さ(DoM)を含むToMを呼び出すか、タスクを完了するために必要な再帰レベルを判断する。 2) DoMが与えられた正しい推論を適用する。 本稿ではまず,LLMベンチマーク,ToMアドオン,ToM Probing,ToMの形式モデルなど,AIの異なるコミュニティにおけるいくつかの作業行を特定する。 私たちは、AIにおける最近の研究は、通常静的論理問題としてフレーム化される2番目のステップにのみ焦点をあてる傾向がある、と論じています。 認知タスクに使用される動的環境にインスパイアされたToM能力の評価を改善することを提案する。

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