JHU提出最强ToM方法，AutoToM横扫五大基准

本文有三位共同第一作者，分别为 Zhining Zhang（张芷宁）、Chuanyang Jin（金川杨）、Mung Yao Jia。他们在约翰霍普金斯大学 Social Cognitive AI Lab 共同完成这篇论文。本文的指导老师为 Tianmin Shu（舒天民），是 JHU Social Cognitive AI Lab 的主任。该实验室致力于构建能够在现实世界中理解、推理和与人类互动的社会智能系统，从而推进以人为中心的 AI。

如何让 AI 像人一样思考？如何拥有像人一样的认知能力和社会能力？

心智能力（Theory of Mind, ToM）是指通过观察他人的行为来理解他们内心想法的能力，这一能力对开发具备社会智能的智能体至关重要。

近日，来自JHU 的研究团队提出了 AutoToM，一种全自动、开放式的心智推理方法。作为首个面向开放场景的 model-based ToM 方法，以类似人类的思维模式，AutoToM 在 5 个基准测试中都取得了最好成绩，并展现出良好的可扩展性、鲁棒性以及可解释性。

论文标题：AutoToM: Automated Bayesian Inverse Planning and Model Discovery for Open-ended Theory of Mind

论文地址: abs/2502.15676

项目主页: AutoToM/

代码地址: SCAI-JHU/AutoToM

基于模型的心智推理

当前在实现心智能力的推理方面主要有两种方法：

使用大型语言模型（LLM）来推理他人的心理状态。然而，即使使用了换位思考、变化追踪和时空推理等提示策略，LLM 在复杂情境中仍然会出现系统性的错误。

采用基于模型的推理方法。特别是贝叶斯逆向规划（Bayesian Inverse Planning, BIP）。BIP 假设 agent 会根据一个贝叶斯心智模型（Bayesian Theory of Mind, BToM）做出理性行为。这个模型使用 MDP、POMDP、I-POMDP 等给定框架描述 observation、belief、action、goal 等心理变量之间的依赖关系，来模拟 agent 做出行为的过程。BIP 通过逆推这个生成过程，来判断哪些潜在心理状态可能导致我们观察到的行为。

JHU 该团队之前的论文（ACL 2024 杰出论文奖）将 BIP 和 LLM 结合，以实现既具可扩展性又稳健的模型化心智推理。这类方法更加稳健，在特定领域中相较于直接使用 LLM 有明显优势，但它们依赖的是固定、人工设计的模型，没有办法泛化到不同的领域。

AutoToM

第一个适应开放场景的 model-based ToM 方法

AutoToM 引入了一种全新范式。它是一种完全自动化、开放式的基于模型的 ToM 推理方法。AutoToM 实现了对贝叶斯逆向规划的全流程自动化，包括模型结构的提出与调整、关键时间点的识别、假设的生成以及贝叶斯推理的执行。

它无需任何领域知识，可在任意情境中运行，能够推断任何心理状态，推理涉及任意数量的智能体，并支持任意层级的递归推理。这体现了团队对一种开放、通用且稳健的机器心理理论的愿景。

AutoToM 的流程图。X 是已知的可观测变量，V 是潜在的心理变量，q 表示问题中查询的变量。ts:t 表示用于推理的信息来自 ts 到 t 的时间段。变量 s、o、b、a、g 分别表示 state、observation、belief、action、goal，图中的实线箭头表示模型中它们的依赖关系。

全自动的贝叶斯逆向规划

给定一个贝叶斯心智理论模型（BToM）中，我们引入大语言模型（LLM）作为计算后端，用于实现贝叶斯逆向规划（BIP）的各个关键环节。

假设采样（Hypothesis Sampling）

传统的 BIP 方法通常依赖人为设定的假设空间，以及为每个潜在心理变量指定具体的假设表示方式。而我们的假设采样模块则利用 LLM，根据上下文中可观测变量及其取值，生成一小集合的高质量假设。随后，我们还会通过假设筛选机制，去除不太可能的假设，从而压缩假设空间。

贝叶斯推理（Bayesian Inference）

我们使用 LLM 来估计 BToM 模型中每个局部条件概率。接着，通过对非目标潜在变量进行边缘化，我们得到目标变量的后验概率。与以往方法相比，我们的方法具有更强的通用性：支持任意结构的 BToM 模型，能够同时考虑多个潜在变量，并支持任意层级的高阶的心智推理。

全自动的模型发现与改进

之前的方法依赖于人工设计的 BToM 模型，这限制了它们在特定领域外的适用性。相比之下，AutoToM 能够自动提出模型，并动态调整模型结构，从而在推理过程中兼顾有效性（即准确地推断出智能体的心理状态）和高效性（即尽可能简化模型和计算复杂度）。

信息提取

信息提取模块会处理给定的信息，识别可观测变量的取值，包括状态、动作和言语等信息，并按时间顺序组织。

提出初始模型

我们使用 LLM 根据已有的信息和任务提出一个初始的 BToM 模型。基于该模型，我们执行自动化的 BIP。如果该模型的效用超过某个阈值，我们便接受该模型的推理结果，否则将进行后续的模型调整。

模型调整

我们通过两种方式迭代式地优化初始模型：变量调整和时间节点调整。

变量调整：在某个具体时间点上，我们会引入新的、相关的潜变量来扩展模型结构，从而缓解推理过程中的不确定性。每引入一个变量，我们都会重新计算模型效用，并选择提升效用最大的修改方案进行保留。

时间节点调整：以往的研究通常假设所有历史都是相关的，而 AutoToM 能够在上下文中发现相关的历史信息，这种能力对于 AutoToM 在长上下文环境中成功进行心理理论推理并降低计算成本至关重要。从最小的时间范围开始，如果在当前的时间范围内，变量调整仍无法显著提升模型效用，我们会考虑加入新的时间节点以引入更多上下文信息。在考虑新的时间节点后，会在此基础上继续执行变量调整。

自动适应情境，横扫五大基准测试

该团队在 ToMi、BigToM、MMToM-QA、MuMA-ToM 和 Hi-ToM 五个测试基准上进行了测试。这些基准覆盖了不同的心理变量、环境、agent 数量、有无语言表达、措辞风格以及模态类型。

与 AutoToM 不同，许多近年来的 ToM 方法只能应用于特定的基准测试。而在通用的方法中，AutoToM 在所有基准测试中都取得了最优的表现。

本文的消融研究突出了 AutoToM 在变量调整、时间步调整和假设减少方面的优势。AutoToM 能够构建一个合适的模型，该模型不仅支持丰富的 ToM 推理，还能减少计算量，在准确性和成本之间取得平衡。

总结和展望

总的来说，AutoToM 是一个 ToM 推理任务的新颖框架。面对任何 ToM 推理问题，AutoToM 都可以自动构建一个合适的 BToM 模型，并借助 LLM 执行自动的贝叶斯逆向规划。 

AutoToM 在所有测试上取得了最好的结果，这是因为 BIP 在面对复杂环境和较长上下文时可以稳健地推理。此外，AutoToM 具有可解释性，能够通过其发现的概率模型来解释模型的判断过程。

该论文为实现更具人类思维特征的推理方式，以及构建具有人类认知基础、具备可扩展性、稳健性和开放性的心理能力模型，指明了一个有前景的方向。该论文也引发了关于 inference-time compute，以及可扩展的 model-based inference 的广泛讨论。