論文の概要: Theory of Mind Using Active Inference: A Framework for Multi-Agent Cooperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00401v1
• Date: Fri, 01 Aug 2025 08:02:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.785393
• Title: Theory of Mind Using Active Inference: A Framework for Multi-Agent Cooperation
• Title（参考訳）: 能動推論を用いた心の理論--多エージェント協調のための枠組み
• Authors: Riddhi J. Pitliya, Ozan Catal, Toon Van de Maele, Corrado Pezzato, Tim Verbelen,
• Abstract要約: 能動推論において心の理論(ToM)を実装することで,マルチエージェント協調への新たなアプローチを提案する。 ToMは、エージェントが自分の行動を計画しながら他人の信念を判断することを可能にする。 我々は、複雑な推論木に基づく計画アルゴリズムを拡張して、共同政策空間を体系的に探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.06613683722116
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to multi-agent cooperation by implementing theory of mind (ToM) within active inference. ToM - the ability to understand that others can have differing knowledge and goals - enables agents to reason about others' beliefs while planning their own actions. Unlike previous active inference approaches to multi-agent cooperation, our method neither relies on task-specific shared generative models nor requires explicit communication, while being generalisable. In our framework, the ToM-equipped agent maintains distinct representations of its own and others' beliefs and goals. We extend the sophisticated inference tree-based planning algorithm to systematically explore joint policy spaces through recursive reasoning. Our approach is evaluated through collision avoidance and foraging task simulations. Results demonstrate that ToM-equipped agents cooperate better compared to non-ToM counterparts by being able to avoid collisions and reduce redundant efforts. Crucially, ToM agents accomplish this by inferring others' beliefs solely from observable behaviour. This work advances practical applications in artificial intelligence while providing computational insights into ToM.
• Abstract（参考訳）: 能動推論において心の理論(ToM)を実装することで,マルチエージェント協調への新たなアプローチを提案する。 ToM – 他者が異なる知識や目標を持つことができることを理解できる能力 – によって、エージェントは、自分自身の行動を計画しながら、他人の信念を判断することができる。 マルチエージェント協調に対する従来のアクティブ推論手法とは異なり、本手法はタスク固有の共有生成モデルにも明示的なコミュニケーションも必要とせず、一般化可能である。 我々の枠組みでは、ToMを組み込んだエージェントは、自身の信念と他者の目標を個別に表現している。 我々は、複雑な推論木に基づく計画アルゴリズムを拡張し、再帰的推論を通じて共同政策空間を体系的に探索する。 本手法は,衝突回避と作業シミュレーションにより評価する。 その結果,ToMを組み込んだエージェントは,衝突を回避し,余分な努力を軽減できるため,非ToMエージェントよりも協調性が良好であることが示唆された。 重要なことに、ToMエージェントは観察可能な行動からのみ他人の信念を推測することでこれを達成している。 この研究は、ToMの計算的洞察を提供しながら、人工知能の実践的な応用を推し進める。

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