論文の概要: Grounding Artificial Intelligence in the Origins of Human Behavior
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08564v2
- Date: Thu, 17 Dec 2020 14:07:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-07 05:26:54.475192
- Title: Grounding Artificial Intelligence in the Origins of Human Behavior
- Title（参考訳）: 人間行動の起源における接地人工知能
- Authors: Eleni Nisioti and Cl\'ement Moulin-Frier
- Abstract要約: 人工知能(AI)の最近の進歩は、オープンエンドのスキルのレパートリーを獲得できるエージェントの探求を復活させた。
人間行動生態学(HBE)の研究は、人間の自然を特徴づける行動が、我々の生態学的ニッチの構造に大きな変化に対する適応的な反応としてどのように考えられるかを理解することを目指している。
我々は,HBEの仮説と近年の強化学習(RL)への貢献に基づく,オープンエンドスキル獲得における環境複雑性の役割を強調する枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in Artificial Intelligence (AI) have revived the quest for
agents able to acquire an open-ended repertoire of skills. However, although
this ability is fundamentally related to the characteristics of human
intelligence, research in this field rarely considers the processes that may
have guided the emergence of complex cognitive capacities during the evolution
of the species.
Research in Human Behavioral Ecology (HBE) seeks to understand how the
behaviors characterizing human nature can be conceived as adaptive responses to
major changes in the structure of our ecological niche. In this paper, we
propose a framework highlighting the role of environmental complexity in
open-ended skill acquisition, grounded in major hypotheses from HBE and recent
contributions in Reinforcement learning (RL). We use this framework to
highlight fundamental links between the two disciplines, as well as to identify
feedback loops that bootstrap ecological complexity and create promising
research directions for AI researchers.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、オープンエンドのスキルのレパートリーを獲得できるエージェントの探求を復活させた。
しかしながら、この能力は人間の知性の特徴と基本的に関係しているが、この分野での研究は、種の進化の過程で複雑な認知能力の出現を導く過程をほとんど考慮していない。
人間行動生態学(HBE)の研究は、人間の自然を特徴づける行動が、我々の生態学的ニッチの構造に大きな変化に対する適応的な反応としてどのように考えられるかを理解することを目指している。
本稿では,HBEの大きな仮説と近年の強化学習(RL)への貢献に基づく,オープンエンドスキル獲得における環境複雑性の役割を強調する枠組みを提案する。
このフレームワークは、この2つの分野の基本的なリンクを強調し、生態系の複雑さをブートストラップするフィードバックループを特定し、AI研究者にとって有望な研究方向を作成するために使用します。
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