Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey of Knowledge-based Sequential Decision Making under Uncertainty

論文の概要: A Survey of Knowledge-based Sequential Decision Making under Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08548v3
Date: Thu, 30 Jun 2022 05:38:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-27 11:51:02.024964
Title: A Survey of Knowledge-based Sequential Decision Making under Uncertainty
Title（参考訳）: 不確実性下における知識に基づく逐次意思決定の実態調査
Authors: Shiqi Zhang and Mohan Sridharan
Abstract要約: 宣言的知識(RDK)とシーケンシャル意思決定(SDM)は人工知能の2つの重要な研究分野である。我々はRDK手法を不確実性の下で逐次決定しながら活用するアルゴリズムを調査した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.25436650947742
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Reasoning with declarative knowledge (RDK) and sequential decision-making (SDM) are two key research areas in artificial intelligence. RDK methods reason with declarative domain knowledge, including commonsense knowledge, that is either provided a priori or acquired over time, while SDM methods (probabilistic planning and reinforcement learning) seek to compute action policies that maximize the expected cumulative utility over a time horizon; both classes of methods reason in the presence of uncertainty. Despite the rich literature in these two areas, researchers have not fully explored their complementary strengths. In this paper, we survey algorithms that leverage RDK methods while making sequential decisions under uncertainty. We discuss significant developments, open problems, and directions for future work.
Abstract（参考訳）: 宣言的知識(RDK)とシーケンシャル意思決定(SDM)は人工知能の2つの重要な研究分野である。 RDK法は、コモンセンス知識を含む宣言的ドメイン知識を推論し、事前知識を提供するか、時間とともに取得する一方、SDM法(確率的計画と強化学習)は、期待される累積ユーティリティを時間的地平線上で最大化するアクションポリシーを計算しようとする。この2つの領域の豊富な文献にもかかわらず、研究者は相補的な強さを十分に探求していない。本稿では,RDK手法を不確実性の下で逐次決定するアルゴリズムを探索する。我々は、重要な開発、オープンな問題、今後の仕事の方向性について話し合う。

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