論文の概要: Causal Learning by a Robot with Semantic-Episodic Memory in an Aesop's Fable Experiment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00274v1
• Date: Sat, 29 Feb 2020 15:02:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 20:51:01.261122
• Title: Causal Learning by a Robot with Semantic-Episodic Memory in an Aesop's Fable Experiment
• Title（参考訳）: セマンティック・エポゾディック記憶を持つロボットによるAesopのFable実験における因果学習
• Authors: Ajaz A. Bhat and Vishwanathan Mohan
• Abstract要約: 異なる物体と累積的に相互作用することによって、認知エージェントは、新しい物体の価格を予測するために、基礎となる因果関係をどのように抽象化できるのか? 本稿では,ロボット上でのAesopのFableタスクを再実行し,セマンティック・エポシックメモリの脳誘導型ニューラルモデルを提案する。 その後のロボット行動は因果学習を示し、新しい物体の予測はアルキメデスの原理に収束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Corvids, apes, and children solve The Crow and The Pitcher task (from Aesop's Fables) indicating a causal understanding of the task. By cumulatively interacting with different objects, how can cognitive agents abstract the underlying cause-effect relations to predict affordances of novel objects? We address this question by re-enacting the Aesop's Fable task on a robot and present a) a brain-guided neural model of semantic-episodic memory; with b) four task-agnostic learning rules that compare expectations from recalled past episodes with the current scenario to progressively extract the hidden causal relations. The ensuing robot behaviours illustrate causal learning; and predictions for novel objects converge to Archimedes' principle, independent of both the objects explored during learning and the order of their cumulative exploration.
• Abstract（参考訳）: 証拠、類人猿、子供は、そのタスクの因果的理解を示すThe Crow and The Pitcherタスク(AesopのFablesから)を解く。 異なる物体と累積的に相互作用することによって、認知エージェントは、新しい物体の価格を予測するために、基礎となる因果関係をどのように抽象化できるのか? AesopのFableタスクをロボットで再現し,提示することで,この問題に対処する。 a) セマンティック・エポシック記憶の脳誘導神経モデル b) 過去のエピソードの期待値と現在のシナリオを比較して,隠れた因果関係を段階的に抽出するタスクに依存しない4つの学習規則 その後のロボット行動は因果学習を示し、新しい物体の予測はアルキメデスの原理に収束し、学習中に探索された物体と累積探索の順序から独立する。

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