論文の概要: Controlling Synthetic Characters in Simulations: A Case for Cognitive
Architectures and Sigma
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02231v1
- Date: Wed, 6 Jan 2021 19:07:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-11 00:16:18.844053
- Title: Controlling Synthetic Characters in Simulations: A Case for Cognitive
Architectures and Sigma
- Title（参考訳）: シミュレーションにおける合成文字の制御:認知アーキテクチャとシグマの場合
- Authors: Volkan Ustun, Paul S. Rosenbloom, Seyed Sajjadi, Jeremy Nuttal
- Abstract要約: シミュレーションは、参加する合成文字に対して現実的で信頼できる振る舞いを生成する知性の計算モデルを必要とする。
Sigmaは認知アーキテクチャとシステムであり、象徴的認知アーキテクチャ、確率的グラフィカルモデル、そしてより最近のニューラルモデルに関する40年間にわたる独立した研究から学んだことを、そのグラフィカルアーキテクチャ仮説の下で組み合わせようとしている。
本稿では,Sigmaを多種多様な機能とともに導入し,その組み合わせを強調するために3つの概念実証Sigmaモデルを使用する。
- 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: Simulations, along with other similar applications like virtual worlds and
video games, require computational models of intelligence that generate
realistic and credible behavior for the participating synthetic characters.
Cognitive architectures, which are models of the fixed structure underlying
intelligent behavior in both natural and artificial systems, provide a
conceptually valid common basis, as evidenced by the current efforts towards a
standard model of the mind, to generate human-like intelligent behavior for
these synthetic characters. Sigma is a cognitive architecture and system that
strives to combine what has been learned from four decades of independent work
on symbolic cognitive architectures, probabilistic graphical models, and more
recently neural models, under its graphical architecture hypothesis. Sigma
leverages an extended form of factor graphs towards a uniform grand unification
of not only traditional cognitive capabilities but also key non-cognitive
aspects, creating unique opportunities for the construction of new kinds of
cognitive models that possess a Theory-of-Mind and that are perceptual,
autonomous, interactive, affective, and adaptive. In this paper, we will
introduce Sigma along with its diverse capabilities and then use three distinct
proof-of-concept Sigma models to highlight combinations of these capabilities:
(1) Distributional reinforcement learning models in; (2) A pair of adaptive and
interactive agent models that demonstrate rule-based, probabilistic, and social
reasoning; and (3) A knowledge-free exploration model in which an agent
leverages only architectural appraisal variables, namely attention and
curiosity, to locate an item while building up a map in a Unity environment.
- Abstract（参考訳）: シミュレーションは、仮想世界やビデオゲームのような類似のアプリケーションと同様に、相互作用する合成文字に対して現実的で信頼できる振る舞いを生成する知性の計算モデルを必要とする。
認知的アーキテクチャ(cognitive architecture)は、自然系と人工系の両方における知的行動の基盤となる固定された構造のモデルであり、心の標準的なモデルに向けた現在の取り組みで証明されているように、概念的に有効な共通基盤を提供し、これらの合成文字に対して人間のような知的行動を生成する。
Sigmaは認知アーキテクチャとシステムであり、象徴的認知アーキテクチャ、確率的グラフィカルモデル、そしてより最近のニューラルモデルに関する40年間にわたる独立した研究から学んだことを、グラフィカルアーキテクチャ仮説の下で組み合わせようとしている。
シグマは、従来の認知能力だけでなく、重要な非認知的側面の統一化に向けて、因子グラフの拡張形式を活用し、認知的、自律的、対話的、感情的、適応的な新しい種類の認知モデルを構築するためのユニークな機会を生み出している。
In this paper, we will introduce Sigma along with its diverse capabilities and then use three distinct proof-of-concept Sigma models to highlight combinations of these capabilities: (1) Distributional reinforcement learning models in; (2) A pair of adaptive and interactive agent models that demonstrate rule-based, probabilistic, and social reasoning; and (3) A knowledge-free exploration model in which an agent leverages only architectural appraisal variables, namely attention and curiosity, to locate an item while building up a map in a Unity environment.
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