Fugu-MT 論文翻訳(概要): Grounded Language Learning Fast and Slow

論文の概要: Grounded Language Learning Fast and Slow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01719v4
Date: Wed, 14 Oct 2020 14:38:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 06:48:58.142868
Title: Grounded Language Learning Fast and Slow
Title（参考訳）: 地すべり言語学習の迅速・低速化
Authors: Felix Hill, Olivier Tieleman, Tamara von Glehn, Nathaniel Wong, Hamza Merzic, Stephen Clark
Abstract要約: 本研究では,従来の強化学習アルゴリズムを用いて訓練すると,実施エージェントが類似したワンショット単語学習を行うことができることを示す。特定の訓練条件下では、エージェントのワンショットワードオブジェクト結合は、同じShapeNetカテゴリ内の新しい例に一般化される。さらに、二重符号化メモリを本質的なモチベーションの信号として利用し、エージェントが後続の命令を実行するのに有用なオブジェクトの名前を検索するように促す方法を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.254765095715054
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent work has shown that large text-based neural language models, trained with conventional supervised learning objectives, acquire a surprising propensity for few- and one-shot learning. Here, we show that an embodied agent situated in a simulated 3D world, and endowed with a novel dual-coding external memory, can exhibit similar one-shot word learning when trained with conventional reinforcement learning algorithms. After a single introduction to a novel object via continuous visual perception and a language prompt ("This is a dax"), the agent can re-identify the object and manipulate it as instructed ("Put the dax on the bed"). In doing so, it seamlessly integrates short-term, within-episode knowledge of the appropriate referent for the word "dax" with long-term lexical and motor knowledge acquired across episodes (i.e. "bed" and "putting"). We find that, under certain training conditions and with a particular memory writing mechanism, the agent's one-shot word-object binding generalizes to novel exemplars within the same ShapeNet category, and is effective in settings with unfamiliar numbers of objects. We further show how dual-coding memory can be exploited as a signal for intrinsic motivation, stimulating the agent to seek names for objects that may be useful for later executing instructions. Together, the results demonstrate that deep neural networks can exploit meta-learning, episodic memory and an explicitly multi-modal environment to account for 'fast-mapping', a fundamental pillar of human cognitive development and a potentially transformative capacity for agents that interact with human users.
Abstract（参考訳）: 最近の研究は、従来の教師付き学習目標で訓練された大きなテキストベースのニューラル言語モデルが、数対1の学習において驚くべき確率を得ることを示した。そこで本研究では,シミュレーションされた3次元世界に位置する具体化エージェントが,従来の強化学習アルゴリズムで学習すると,類似したワンショットワード学習を示すことができることを示す。連続的な視覚知覚と言語プロンプト("this is a dax")による新しい物体への単一の導入の後、エージェントはオブジェクトを再識別し、指示通りに操作することができる("put the dax on the bed")。その際、"dax"という単語の適切な参照者の短期的・内部的知識と、エピソード(つまり「ベッド」と「パッティング」)間で得られる長期的な語彙的・運動的知識とをシームレスに統合する。特定の訓練条件と特定のメモリ書き込み機構により、エージェントのワンショットワードオブジェクトバインディングは、同一のShapeNetカテゴリ内の新しい例に一般化され、不慣れなオブジェクト数の設定に有効であることがわかった。さらに,デュアルコーディングメモリを本質的モチベーションのシグナルとして活用し,エージェントに後から実行される命令に有用なオブジェクトの名前を求めるように促す方法を示した。その結果,深層ニューラルネットワークは,メタラーニング,エピソディクスメモリ,明示的なマルチモーダル環境を利用して,人間の認知発達の基本柱である「高速マッピング」や,人間のユーザと相互作用するエージェントの潜在的変換能力を考慮することができることが示された。

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