論文の概要: What's a Good Prediction? Challenges in evaluating an agent's knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08823v2
• Date: Tue, 13 Apr 2021 23:44:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 10:11:51.497813
• Title: What's a Good Prediction? Challenges in evaluating an agent's knowledge
• Title（参考訳）: 良い予測とは何か? エージェントの知識評価における課題
• Authors: Alex Kearney, Anna Koop, Patrick M. Pilarski
• Abstract要約: 一般知識の精度と有用性の矛盾を示す。 本稿では,オンライン連続学習環境において連続的に発生する代替評価手法を提案する。 本稿では,その利用による予測評価について初めて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9281671380673306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Constructing general knowledge by learning task-independent models of the world can help agents solve challenging problems. However, both constructing and evaluating such models remains an open challenge. The most common approaches to evaluating models is to assess their accuracy with respect to observable values. However, the prevailing reliance on estimator accuracy as a proxy for the usefulness of the knowledge has the potential to lead us astray. We demonstrate the conflict between accuracy and usefulness through a series of illustrative examples including both a thought experiment and empirical example in MineCraft, using the General Value Function framework (GVF). Having identified challenges in assessing an agent's knowledge, we propose an alternate evaluation approach that arises continually in the online continual learning setting we recommend evaluation by examining internal learning processes, specifically the relevance of a GVF's features to the prediction task at hand. This paper contributes a first look into evaluation of predictions through their use, an integral component of predictive knowledge which is as of yet unexplored.
• Abstract（参考訳）: 世界のタスク非依存モデルを学ぶことで一般的な知識を構築することは、エージェントが困難な問題を解決するのに役立つ。 しかし、そのようなモデルの構築と評価は依然としてオープンな課題である。 モデルを評価する最も一般的なアプローチは、観測可能な値に対する精度を評価することである。 しかし、知識の有用性の指標としての推定精度への信頼は、我々を混乱させる可能性を秘めている。 我々は,総合価値関数フレームワーク(GVF)を用いて,MineCraftの思考実験と実証例を含む一連の実証例を通して,精度と有用性の矛盾を実証する。 エージェントの知識を評価する上での課題を特定し,オンライン連続学習環境において継続的に発生する代替評価手法を提案する。 本稿は,現在未調査である予測知識の不可欠な構成要素として,その利用による予測評価について初めて考察する。

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