論文の概要: Hierarchical principles of embodied reinforcement learning: A review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10147v1
- Date: Fri, 18 Dec 2020 10:19:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 18:17:09.276220
- Title: Hierarchical principles of embodied reinforcement learning: A review
- Title(参考訳): 具体的強化学習の階層的原理--概観
- Authors: Manfred Eppe, Christian Gumbsch, Matthias Kerzel, Phuong D.H. Nguyen,
Martin V. Butz and Stefan Wermter
- Abstract要約: すべての重要な認知メカニズムが独立した計算アーキテクチャで独立に実装されていることを示す。
我々は,より洗練された認知的インスパイアされた階層的手法の開発を導くことを期待する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.613306236691427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cognitive Psychology and related disciplines have identified several critical
mechanisms that enable intelligent biological agents to learn to solve complex
problems. There exists pressing evidence that the cognitive mechanisms that
enable problem-solving skills in these species build on hierarchical mental
representations. Among the most promising computational approaches to provide
comparable learning-based problem-solving abilities for artificial agents and
robots is hierarchical reinforcement learning. However, so far the existing
computational approaches have not been able to equip artificial agents with
problem-solving abilities that are comparable to intelligent animals, including
human and non-human primates, crows, or octopuses. Here, we first survey the
literature in Cognitive Psychology, and related disciplines, and find that many
important mental mechanisms involve compositional abstraction, curiosity, and
forward models. We then relate these insights with contemporary hierarchical
reinforcement learning methods, and identify the key machine intelligence
approaches that realise these mechanisms. As our main result, we show that all
important cognitive mechanisms have been implemented independently in isolated
computational architectures, and there is simply a lack of approaches that
integrate them appropriately. We expect our results to guide the development of
more sophisticated cognitively inspired hierarchical methods, so that future
artificial agents achieve a problem-solving performance on the level of
intelligent animals.
- Abstract(参考訳): 認知心理学と関連する分野は、知的生物学的エージェントが複雑な問題を解決することを学べるいくつかの重要なメカニズムを特定してきた。
これらの種の問題解決スキルを可能にする認知メカニズムが階層的な精神表現の上に構築されているという、強い証拠がある。
人工知能やロボットに匹敵する学習に基づく問題解決能力を提供する最も有望な計算手法は階層的な強化学習である。
しかし、これまでの計算手法では、人間や非ヒトの霊長類、カラス、タコなど、知的動物に匹敵する問題解決能力を持つ人工エージェントを装備することはできなかった。
ここでは,まず認知心理学や関連分野の文献を調査し,構成的抽象化,好奇心,前方モデルなど,多くの重要な心的メカニズムが関与していることを見いだした。
次に,これらの知見を現代的階層的強化学習法と関連付け,これらのメカニズムを実現する重要な機械知のアプローチを特定する。
結論として,すべての重要な認知メカニズムが独立した計算アーキテクチャで独立に実装されてきたことを示し,それらを適切に統合するアプローチの欠如を明らかにした。
今後の人工エージェントが知的動物のレベルで問題解決性能を達成するために,より洗練された認知的インスパイアされた階層的手法の開発を導くことを期待する。
関連論文リスト
- Computational Metacognition [2.0552049801885746]
計算メタ認知は、統合された人工システムにおける高次推論に対する認知システムの観点から表される。
本稿では,メタレベルの目標操作と学習によって認識を変化させることで,計算メタ認知がパフォーマンスを向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-30T17:34:53Z) - From Psychological Curiosity to Artificial Curiosity: Curiosity-Driven
Learning in Artificial Intelligence Tasks [56.20123080771364]
心理学的好奇心は、探索と情報取得を通じて学習を強化するために、人間の知性において重要な役割を果たす。
人工知能(AI)コミュニティでは、人工好奇心は効率的な学習に自然な本質的な動機を与える。
CDLはますます人気を博し、エージェントは新たな知識を学習するために自己動機付けされている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-20T17:07:03Z) - A Survey on Neural-symbolic Systems [7.167844992805077]
高知覚知能と認知知能を持つニューラルシンボリックシステムは、研究コミュニティへの関心が高まっている。
本稿では,4次元のニューラルシンボリックシステム(組み合わせの必要性,技術的課題,方法,応用)に関する最新の研究について調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-10T06:26:40Z) - Conscious AI [6.061244362532694]
人工知能の最近の進歩は、分類タスクの人間規模のスピードと精度を達成しました。
現在のシステムは、パターンを認識して分類する必要はない。
AIが直感や共感を必要とするより複雑なタスクに進むためには、メタシンキング、創造性、共感などの能力が人間の自己認識や意識に似ています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-12T15:53:44Z) - Projection: A Mechanism for Human-like Reasoning in Artificial
Intelligence [6.218613353519724]
モデルから)トップダウン情報を利用する推論手法は、困難な状況における実体認識に有効であることが示されている。
投射は、様々な状況や困難な状況に知識を適用するという問題を解決するための鍵となるメカニズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-24T22:33:51Z) - Cognitive architecture aided by working-memory for self-supervised
multi-modal humans recognition [54.749127627191655]
人間パートナーを認識する能力は、パーソナライズされた長期的な人間とロボットの相互作用を構築するための重要な社会的スキルです。
ディープラーニングネットワークは最先端の結果を達成し,そのような課題に対処するための適切なツールであることが実証された。
1つの解決策は、ロボットに自己スーパービジョンで直接の感覚データから学習させることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-16T13:50:24Z) - AGENT: A Benchmark for Core Psychological Reasoning [60.35621718321559]
直観心理学は、観察可能な行動を駆動する隠された精神変数を推論する能力です。
他のエージェントを推論する機械エージェントに対する近年の関心にもかかわらず、そのようなエージェントが人間の推論を駆動するコア心理学の原則を学ぶか保持するかは明らかではない。
本稿では,プロシージャが生成する3dアニメーション,エージェントを4つのシナリオで構成したベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-24T14:58:23Z) - HALMA: Humanlike Abstraction Learning Meets Affordance in Rapid Problem
Solving [104.79156980475686]
人間は自然主義的タスクの構造に応じて構成的および因果的抽象化、つまり知識を学ぶ。
エージェントがその知識をどのように表現するかには、知覚、概念、アルゴリズムの3段階の一般化がある、と我々は主張する。
このベンチマークは、ビジュアルコンセプト開発と迅速な問題解決のための新しいタスクドメイン、HALMAを中心にしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T20:37:01Z) - On the Philosophical, Cognitive and Mathematical Foundations of
Symbiotic Autonomous Systems (SAS) [87.3520234553785]
共生自律システム(SAS)は、自律的な集団知能を示す高度なインテリジェントおよび認知システムです。
この研究は、知性、認知、コンピュータ、システム科学の最新の進歩に根ざしたSASの理論的枠組みを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T05:44:25Z) - Grounding Artificial Intelligence in the Origins of Human Behavior [0.0]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T19:28:45Z) - Inductive Biases for Deep Learning of Higher-Level Cognition [108.89281493851358]
興味深い仮説は、人間と動物の知性はいくつかの原則によって説明できるということである。
この研究は、主に高いレベルとシーケンシャルな意識的処理に関心のある人を中心に、より大きなリストを考察する。
これらの特定の原則を明確にする目的は、人間の能力から恩恵を受けるAIシステムを構築するのに役立つ可能性があることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T18:29:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。