Новый метод MindZero обучает ИИ понимать намерения людей без аннотаций

Группа исследователей разработала новый подход к обучению искусственного интеллекта пониманию человеческих намерений — так называемой «теории разума» (Theory of Mind). Метод, получивший название MindZero, позволяет мультимодальным большим языковым моделям (MLLM) делать это без использования размеченных данных о психических состояниях.

Способность эффективно интерпретировать поведение и предсказывать намерения критически важна для ИИ-ассистентов, работающих в реальном мире. Однако существующие решения сталкиваются с рядом проблем: онлайн-вывод с надёжным обновлением неопределённости, эффективность для работы в реальном времени и отсутствие аннотированных данных в повседневных сценариях.

MindZero решает эти задачи через самообучающееся обучение с подкреплением. Во время тренировки модель получает вознаграждение за генерацию гипотез о психических состояниях, которые максимизируют правдоподобие наблюдаемых действий, оценённое планировщиком. Это имитирует модельно-ориентированное рассуждение, но без необходимости в явных метках.

После обучения MindZero интериоризирует процесс рассуждения в быстрый одноэтапный вывод. Тестирование на задачах по ментальному рассуждению и помощи в средах gridworld и household показало, что простое использование LLM недостаточно, а модельно-ориентированные методы хоть и точнее, но медленны и ресурсозатратны.

MindZero значительно превзошёл все базовые модели как по точности, так и по эффективности. Результаты демонстрируют, что ментальное рассуждение можно эффективно обучить как самообучаемый навык, что открывает путь к более интеллектуальным и отзывчивым ИИ-помощникам.