論文の概要: Causal World Models by Unsupervised Deconfounding of Physical Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14228v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 13:44:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 11:12:21.998205
• Title: Causal World Models by Unsupervised Deconfounding of Physical Dynamics
• Title（参考訳）: 物理力学の教師なし分解による因果世界モデル
• Authors: Minne Li, Mengyue Yang, Furui Liu, Xu Chen, Zhitang Chen, Jun Wang
• Abstract要約: 世界の精神モデルで内部を想像する能力は、人間の認知にとって極めて重要である。 本稿では,相互関係の教師なしモデリングを可能にするCausal World Models(CWMs)を提案する。 強化学習タスクの複雑性サンプルの削減と、反実物的推論の改善を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.447000858907646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The capability of imagining internally with a mental model of the world is vitally important for human cognition. If a machine intelligent agent can learn a world model to create a "dream" environment, it can then internally ask what-if questions -- simulate the alternative futures that haven't been experienced in the past yet -- and make optimal decisions accordingly. Existing world models are established typically by learning spatio-temporal regularities embedded from the past sensory signal without taking into account confounding factors that influence state transition dynamics. As such, they fail to answer the critical counterfactual questions about "what would have happened" if a certain action policy was taken. In this paper, we propose Causal World Models (CWMs) that allow unsupervised modeling of relationships between the intervened observations and the alternative futures by learning an estimator of the latent confounding factors. We empirically evaluate our method and demonstrate its effectiveness in a variety of physical reasoning environments. Specifically, we show reductions in sample complexity for reinforcement learning tasks and improvements in counterfactual physical reasoning.
• Abstract（参考訳）: 世界の精神モデルで内部を想像する能力は、人間の認知にとって極めて重要である。 マシンインテリジェントなエージェントが世界モデルを学び、"恐ろしい"環境を作ることができれば、内部で何の質問 -- 過去に経験されていない代替の未来をシミュレート -- を行い、それに応じて最適な決定を行うことができます。 既存の世界モデルは通常、状態遷移ダイナミクスに影響を与える要因を考慮せずに、過去の感覚信号から埋め込まれた時空間正規性を学習することによって確立される。 そのため、特定の行動方針が取られた場合、「何が起こったのか」という批判的な反事実的疑問に答えられなかった。 本稿では,潜伏要因の推定器を学習することにより,干渉観測と代替未来との関係を教師なしでモデル化できる因果世界モデル(CWMs)を提案する。 本手法を実証的に評価し,様々な物理的推論環境での有効性を実証する。 具体的には,強化学習タスクにおけるサンプル複雑性の低減と,反事実的物理的推論の改善を示す。

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