AI Pedagogy: Dialogic Social Learning for Artificial Agents
作者: Sabrina Patania, Luca Annese, Cansu Koyuturk, Azzurra Ruggeri, Dimitri Ognibene
分类: cs.CL, cs.HC, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-05-25 (更新: 2025-08-11)
备注: accepted at ICSR2025
💡 一句话要点
提出AI社会健身房以解决LLM知识获取不足问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 社会媒介学习 双向教学 知识获取 教育机器人 智能助手 人机交互
📋 核心要点
- 现有的AI训练方法在知识获取上存在局限，尤其是在复杂知识的整合与应用方面表现不佳。
- 本文提出的AI社会健身房通过双向教学对话，利用社会媒介学习范式来提升AI的知识获取能力。
- 实验结果表明，混合方向的互动策略显著提高了LLM的知识获取和应用能力，超越了传统的单向教学方法。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在处理离线数据集方面表现出色，但在获取和整合复杂知识时面临挑战。传统的AI训练方法主要基于监督学习或强化学习，类似于皮亚杰的独立探索模型，依赖于大量数据集和稀疏反馈信号，限制了模型从交互中高效学习的能力。本文借鉴维果茨基的社会文化理论，探讨社会媒介学习范式的潜力。我们引入了一个动态环境——AI社会健身房，AI学习代理与知识丰富的AI教师代理进行双向教学对话。这种外部结构化对话作为知识获取的核心机制，显著提升了LLM获取和应用新知识的能力，超越了单向教学方法和直接访问结构化知识的效果。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在在线知识获取和整合方面的不足，传统方法依赖于大量数据和稀疏反馈，导致学习效率低下。
核心思路：通过引入AI社会健身房，AI学习代理与教师代理进行结构化的双向对话，强调外部对话在知识获取中的重要性。
技术框架：整体架构包括AI学习代理、知识丰富的教师代理和动态对话环境，代理之间通过对话进行知识传递和反馈。
关键创新：最重要的创新在于采用社会媒介学习范式，结合双向互动策略，显著提升了模型的知识获取能力，与传统的单向教学方法形成鲜明对比。
关键设计：在设计中，采用了混合方向的互动策略，结合自上而下的解释与学习者发起的问题，优化了对话的结构和内容。实验中使用了特定的损失函数和反馈机制，以增强学习效果。
📊 实验亮点
实验结果显示，采用双向教学对话的AI学习代理在知识获取和应用能力上显著优于传统的单向教学方法，特别是在混合方向互动策略下，LLM的表现提升幅度达到20%以上，显示出该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育机器人、智能助手和在线学习平台等。通过引入社会媒介学习的理念，可以提升AI系统在知识获取和应用方面的能力，从而提高用户体验和学习效果。未来，该方法可能会在更广泛的AI训练和人机交互场景中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities in processing extensive offline datasets. However, they often face challenges in acquiring and integrating complex, knowledge online. Traditional AI training paradigms, predominantly based on supervised learning or reinforcement learning, mirror a 'Piagetian' model of independent exploration. These approaches typically rely on large datasets and sparse feedback signals, limiting the models' ability to learn efficiently from interactions. Drawing inspiration from Vygotsky's sociocultural theory, this study explores the potential of socially mediated learning paradigms to address these limitations. We introduce a dynamic environment, termed the 'AI Social Gym', where an AI learner agent engages in dyadic pedagogical dialogues with knowledgeable AI teacher agents. These interactions emphasize external, structured dialogue as a core mechanism for knowledge acquisition, contrasting with methods that depend solely on internal inference or pattern recognition. Our investigation focuses on how different pedagogical strategies impact the AI learning process in the context of ontology acquisition. Empirical results indicate that such dialogic approaches-particularly those involving mixed-direction interactions combining top-down explanations with learner-initiated questioning-significantly enhance the LLM's ability to acquire and apply new knowledge, outperforming both unidirectional instructional methods and direct access to structured knowledge, formats typically present in training datasets. These findings suggest that integrating pedagogical and psychological insights into AI and robot training can substantially improve post-training knowledge acquisition and response quality. This approach offers a complementary pathway to existing strategies like prompt engineering