論文の概要: Social Processes: Probabilistic Meta-learning for Adaptive Multiparty Interaction Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01915v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 17:34:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:15.210491
• Title: Social Processes: Probabilistic Meta-learning for Adaptive Multiparty Interaction Forecasting
• Title（参考訳）: 社会的プロセス:適応型多人数インタラクション予測のための確率的メタラーニング
• Authors: Augustinas Jučas, Chirag Raman,
• Abstract要約: 社会プロセス(SP)モデルを導入し、全てのグループメンバーに対して、将来のマルチモーダルキューの分布を予測する。 また,現実的な合成データセットを用いて,SPモデルの出力および潜時空間における一般化能力を解析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9134031118910264
• License:
• Abstract: Adaptively forecasting human behavior in social settings is an important step toward achieving Artificial General Intelligence. Most existing research in social forecasting has focused either on unfocused interactions, such as pedestrian trajectory prediction, or on monadic and dyadic behavior forecasting. In contrast, social psychology emphasizes the importance of group interactions for understanding complex social dynamics. This creates a gap that we address in this paper: forecasting social interactions at the group (conversation) level. Additionally, it is important for a forecasting model to be able to adapt to groups unseen at train time, as even the same individual behaves differently across different groups. This highlights the need for a forecasting model to explicitly account for each group's unique dynamics. To achieve this, we adopt a meta-learning approach to human behavior forecasting, treating every group as a separate meta-learning task. As a result, our method conditions its predictions on the specific behaviors within the group, leading to generalization to unseen groups. Specifically, we introduce Social Process (SP) models, which predict a distribution over future multimodal cues jointly for all group members based on their preceding low-level multimodal cues, while incorporating other past sequences of the same group's interactions. In this work we also analyze the generalization capabilities of SP models in both their outputs and latent spaces through the use of realistic synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 社会的環境における人間の行動の適応予測は、人工知能の実現に向けた重要なステップである。 社会予測における既存の研究は、歩行者軌跡予測のような非集中的な相互作用や、モナディックな行動予測やダイアディックな行動予測に重点を置いている。 対照的に、社会心理学は複雑な社会力学を理解するための集団相互作用の重要性を強調している。 これは、グループ(会話)レベルでの社会的相互作用を予測することである。 さらに、同じ個人であっても異なるグループ間で異なる振る舞いをするので、予測モデルが列車時に見えないグループに適応できることも重要です。 これは、各グループのユニークなダイナミクスを明示的に考慮する予測モデルの必要性を強調します。 これを実現するために、私たちは、各グループを個別のメタ学習タスクとして扱う、人間の行動予測にメタラーニングアプローチを採用する。 その結果,本手法は群内の特定の挙動を予測し,未知の群への一般化を導いた。 具体的には,ソーシャル・プロセス(SP)モデルを導入し,先行する低レベルなマルチモーダル・キューに基づいて,グループメンバー全員の今後のマルチモーダル・キューの分布を予測し,同じグループのインタラクションの他の過去のシーケンスを組み込んだ。 本研究は,現実的な合成データセットを用いて,SPモデルの出力および潜時空間における一般化能力を解析する。

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