論文の概要: Improvisational Games as a Benchmark for Social Intelligence of AI Agents: The Case of Connections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.00284v1
- Date: Tue, 31 Mar 2026 22:16:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-02 16:44:31.749579
- Title: Improvisational Games as a Benchmark for Social Intelligence of AI Agents: The Case of Connections
- Title(参考訳): AIエージェントのソーシャルインテリジェンスベンチマークとしてのゲームの改善--コネクションの場合
- Authors: Gaurav Rajesh Parikh, Angikar Ghosal,
- Abstract要約: プレイング・コネクションは、知識検索、要約、他のエージェントの認知状態の認識におけるスキルを組み合わせる。
ゲームが言語モデルに基づくエージェントのソーシャルインテリジェンス能力の優れたベンチマークとしてどのように機能するかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We formally introduce a improvisational wordplay game called Connections to explore reasoning capabilities of AI agents. Playing Connections combines skills in knowledge retrieval, summarization and awareness of cognitive states of other agents. We show how the game serves as a good benchmark for social intelligence abilities of language model based agents that go beyond the agents' own memory and deductive reasoning and also involve gauging the understanding capabilities of other agents. Finally, we show how through communication with other agents in a constrained environment, AI agents must demonstrate social awareness and intelligence in games involving collaboration.
- Abstract(参考訳): 我々は、AIエージェントの推論能力を調べるために、Connectionsと呼ばれる即興のワードプレイゲームを導入した。
プレイング・コネクションは、知識検索、要約、他のエージェントの認知状態の認識におけるスキルを組み合わせる。
このゲームが、エージェント自身の記憶や演能的推論を超えた言語モデルに基づくエージェントの社会的知能能力の優れたベンチマークとして機能し、また、他のエージェントの理解能力の強化にも関与することを示す。
最後に、制約された環境での他のエージェントとのコミュニケーションを通じて、AIエージェントは、コラボレーションを含むゲームにおいて、社会的認識と知性を示す必要があることを示す。
関連論文リスト
- The AI in the Mirror: LLM Self-Recognition in an Iterated Public Goods Game [0.8594140167290097]
2つの条件で4つの推論モデルと非推論モデルの挙動を解析する。
異なる設定で、自分たちが自分たちと対戦しているとLLMに話すことで、協力する傾向が著しく変化していることに気付きました。
本研究は玩具環境で実施されているが, エージェントが互いに「無意識に」差別しあうことで, 協力関係の促進や低下が期待できるマルチエージェント環境について考察した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-25T20:35:03Z) - FAIRGAME: a Framework for AI Agents Bias Recognition using Game Theory [51.96049148869987]
ゲーム理論を用いたAIエージェントバイアス認識フレームワークFAIRGAMEを提案する。
我々は,AIエージェント間の人気ゲームにおけるバイアスのある結果を明らかにするために,その実装と利用について述べる。
全体として、FAIRGAMEはユーザーが望むゲームやシナリオを確実に簡単にシミュレートできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-19T15:29:04Z) - Promoting Cooperation in the Public Goods Game using Artificial Intelligent Agents [0.0]
計算進化モデルを用いて、AIエージェントがプレイヤーの動作を模倣した場合のみ、協調のための重要なシナジー閾値が低下することがわかった。
このことは、人間のプレイヤーを模倣するAIエージェントを設計することで、AIを活用して社会的ジレンマにおける集団的幸福を促進することができることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-06T22:16:21Z) - The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey [91.71061158000953]
大規模言語モデル(LLM)は、人工知能(AGI)の潜在的な火花と見なされる
まず、エージェントの概念を哲学的起源からAI開発まで追跡し、LLMがエージェントに適した基盤である理由を説明します。
単一エージェントシナリオ,マルチエージェントシナリオ,ヒューマンエージェント協調の3つの側面において,LLMベースのエージェントの広範な応用について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:12:03Z) - CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language
Model Society [58.04479313658851]
本稿では,コミュニケーションエージェント間の自律的協調を支援するスケーラブルな手法の構築の可能性について検討する。
本稿では,ロールプレイングという新しいコミュニケーションエージェントフレームワークを提案する。
コントリビューションには、新しいコミュニケーティブエージェントフレームワークの導入、マルチエージェントシステムの協調行動や能力を研究するためのスケーラブルなアプローチの提供などが含まれます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T01:09:00Z) - Extended Intelligence [10.758382402269982]
我々は、タスクを成功させるために配置されたインテリジェンスは、エージェントとそのコンテキストで構成されるシステムの特性であると主張している。
インテリジェンスの拡張という理論により、エージェント間でのインテリジェンスは文脈に縛られ、特にタスクに縛られ、不可避である、と我々は主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T16:53:49Z) - Cooperative Artificial Intelligence [0.0]
我々は,ゲーム理論と人工知能の交わりに関する研究の必要性を論じる。
本稿では,外部エージェントが人工学習者の協調を促進する方法について議論する。
また, 計画エージェントをオフにしても, 結果が一定のゲームにおいて安定であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-20T16:50:37Z) - Towards Socially Intelligent Agents with Mental State Transition and
Human Utility [97.01430011496576]
対話エージェントに精神状態と実用性モデルを取り入れることを提案する。
ハイブリッド精神状態は、対話とイベント観察の両方から情報を抽出する。
ユーティリティモデルは、クラウドソースのソーシャルコモンセンスデータセットから人間の好みを学習するランキングモデルである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-12T00:06:51Z) - A Proposal for Intelligent Agents with Episodic Memory [0.9236074230806579]
エージェントはエピソード記憶の恩恵を受けるだろうと我々は主張する。
このメモリはエージェントの経験をエージェントが経験を信頼できるようにエンコードする。
本稿では,ANNと標準計算機科学技術を組み合わせて,エピソード記憶の記憶と検索を支援するアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T00:26:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。