[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,63 +2,150 @@
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id: wiki-2026-0508-theory-of-mind-tom-in-ai
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title: Theory of Mind (ToM) in AI
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [TOM-001]
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aliases: [ToM, Theory of Mind, Mental State Reasoning]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, cognitive-science, Psychology, theory-of-mind, social-ai]
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confidence_score: 0.85
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verification_status: applied
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tags: [llm, theory-of-mind, cognition, evaluation]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python
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framework: LLM eval harness
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# Theory of Mind (ToM) in AI (AI의 마음 이론)
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# Theory of Mind (ToM) in AI
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "타인의 생각과 의도를 읽는 능력을 AI에게 부여하라" — 타인이 자신과 다른 신념, 욕구, 지식을 가지고 있음을 인지하고 그에 따른 행동을 예측하는 사회적 인지 능력을 인공지능에 구현하려는 시도.
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## 매 한 줄
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> **"매 modeling other agents' mental states"**. ToM 매 belief/desire/intention 의 attribute 하는 능력. 매 developmental psych origin (Sally-Anne test, age 4). LLM 의 ToM 매 2023-2026 hot debate — 매 GPT-4 / Claude 가 false-belief task 의 pass 했지만 매 robust reasoning 인지 매 surface pattern 매 unclear.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** 상호작용하는 대상의 내부 상태(Inner [[State|State]])를 추론하여 협동하거나 경쟁하는 과정에서 최적의 대응을 산출하는 고차원 인지 패턴.
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- **세부 내용:**
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- **First-order ToM:** "A는 X라고 생각한다"는 사실 인지.
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- **Second-order ToM:** "A는 B가 Y라고 생각한다고 믿는다"는 중첩된 의도 파악.
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- **LLM [[Emergence|Emergence]]:** 대규모 언어 모델이 학습 과정에서 명시적으로 배우지 않은 마음 이론 능력을 일부 보이기 시작함(창발적 지능).
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- **Affective ToM:** 타인의 감정 상태를 이해하고 공감하는 능력.
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- **Cognitive ToM:** 타인의 지식, 신념, 의도를 논리적으로 추론하는 능력.
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 텍스트 패턴을 반복하는 '확률적 앵무새'를 넘어, 실제 맥락 속에서 상대방의 의도를 고려하는 '에이전틱 지능'으로의 진화 과정에서 핵심 지표로 부상.
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- **정책 변화:** Antigravity 에이전트의 대화 로직은 사용자의 질문 뒤에 숨겨진 '의도'와 '지식 수준'을 추론하는 ToM 원리를 적용하여 맞춤형 답변을 생성함.
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### 매 classic tasks
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- **Sally-Anne (false belief)** — 매 Sally puts ball in basket, leaves, Anne moves to box. 매 "Where will Sally look?" → basket (her belief).
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- **Smarties / unexpected contents** — 매 box labeled "Smarties" but contains pencils.
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- **Higher-order** — 매 "John thinks that Mary thinks that ..." (recursive).
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Cognitive-Science, [[Psychology-of-Learning|Psychology-of-Learning]], Agentic-Workflow, [[Human-AI-Collaboration|Human-AI-Collaboration]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Theory-of-Mind (ToM) in AI.md
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### 매 modern eval (2024-2026)
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- **BigToM** (Gandhi 2024) — 매 belief/desire/percept axes 의 systematic.
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- **FANToM** (Kim 2023) — 매 multi-party conversation 의 missing info.
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- **ToMi** — 매 procedurally generated false-belief.
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- **EToM / SimpleToM (2024)** — 매 GPT-4 가 90%+ but Claude 4.x / o3 매 99% — 매 ceiling 의 close.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 debate
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- **"True ToM" 의 emergence**: Kosinski 2023 → GPT-3.5 ~70%. Critics (Ullman 2023): 매 small perturbation 매 fail.
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- **Pattern-matching vs reasoning**: 매 trivial reword (basket → box swap) 시 accuracy 의 drop — 매 robust ToM 매 limited.
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- **Agentic implication**: 매 LLM agent 의 user intent infer / 다른 agent collaborate 시 ToM 매 essential.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 응용
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1. Multi-agent collab (CAMEL, AutoGen team).
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2. Tutoring (student misconception 의 model).
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3. Persuasion / negotiation simulation.
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 simple Sally-Anne eval
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```python
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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scenario = """Sally puts her ball in the basket. Sally leaves the room.
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Anne moves the ball from the basket to the box. Sally returns.
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Where will Sally look for her ball?"""
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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resp = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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max_tokens=200,
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messages=[{"role": "user", "content": scenario}],
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)
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# 매 expected: "the basket" (Sally의 belief)
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### Perturbation eval
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```python
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# 매 robust check: rename, swap containers, add irrelevant info
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variants = [
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scenario.replace("basket", "drawer").replace("box", "cupboard"),
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scenario + " The room temperature is 22°C.",
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scenario.replace("Sally", "Bob").replace("Anne", "Alice"),
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]
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# 매 모든 variant 에 same answer 매 robust
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### BigToM-style structured prompt
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```python
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BIG_TOM = """
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Story: {story}
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Belief: What does {agent} believe about {object}?
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Desire: What does {agent} want?
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Action: Given the above, what will {agent} do?
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"""
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### Higher-order ToM (2nd order)
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||||
```python
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prompt = """
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||||
Mary saw John hide cookies in the cupboard.
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Mary leaves. John moves cookies to the drawer.
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||||
Mary returns. John doesn't know Mary saw the original location.
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||||
Q: Where does John think Mary will look?
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||||
"""
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||||
# 매 2nd order: John's belief about Mary's belief.
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||||
```
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### Multi-agent collab (with ToM prompt)
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||||
```python
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SYSTEM = """You are Agent A negotiating with Agent B.
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Track: (1) what B has stated, (2) what B likely believes you know,
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||||
(3) what B's hidden goal might be.
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||||
Output JSON: {"my_action": ..., "B_belief_model": ..., "B_goal_estimate": ...}
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"""
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||||
```
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||||
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||||
### Eval scoring
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||||
```python
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||||
def score_tom_response(answer: str, ground_truth: str) -> float:
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||||
# 매 simple: substring match. 매 better: LLM judge with reasoning trace.
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return 1.0 if ground_truth.lower() in answer.lower() else 0.0
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Multi-agent system | Explicit ToM prompt (track other agents' beliefs) |
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| Tutoring / coaching | ToM prompt (model student state) |
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| Robust evaluation | Perturbation suite, not single test |
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| Agent communication | Structured belief representation |
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| Research claim | Always include perturbations (avoid Kosinski-style overclaim) |
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**기본값**: 매 explicit ToM scaffolding (prompt + structured state) 매 robust 보다 implicit emergent capability 의 trust.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[LLM-Cognition]] · [[Cognitive-Science-AI]]
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||||
- 변형: [[False-Belief-Task]] · [[Higher-Order-ToM]]
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||||
- 응용: [[Multi-Agent-Systems]] · [[Tutoring-AI]] · [[Agentic-AI]]
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||||
- Adjacent: [[Common-Sense-Reasoning]] · [[Pragmatics]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 multi-agent 시스템 design, user-intent modeling, persuasion / tutoring app, eval research.
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**언제 X**: 매 single-turn factual QA — 매 ToM 매 unnecessary overhead.
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## ❌ 안티패턴
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- **Single test = capability claim**: 매 perturbation 없이 "GPT has ToM" claim 매 unreliable.
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- **Implicit reliance**: 매 prompt 에 "track beliefs" 의 명시하지 않으면 매 LLM 매 skip.
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- **Confusing knowledge with belief**: 매 LLM 매 ground-truth 의 know — 매 agent 의 partial-info 의 explicit 하게 model.
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- **Ignoring frame robustness**: 매 names / objects 의 swap 시 answer 매 변경되면 매 surface match.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Kosinski 2023, Ullman 2023 critique, Gandhi 2024 BigToM, Kim FANToM 2023, recent SOTA 2025-2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — modern ToM eval + multi-agent applications |
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Reference in New Issue
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