論文の概要: Theory of Mind for Deep Reinforcement Learning in Hanabi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09328v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 20:56:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 18:42:38.938848
• Title: Theory of Mind for Deep Reinforcement Learning in Hanabi
• Title（参考訳）: ハナビにおける深層強化学習の心の理論
• Authors: Andrew Fuchs, Michael Walton, Theresa Chadwick, Doug Lange
• Abstract要約: 花びの効率的な連携戦略を発見するために、強化学習エージェントを心の理論で導入するメカニズムを提案します。 我々は,最新の強化学習エージェントであるレインボーに対するアルゴリズムの有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The partially observable card game Hanabi has recently been proposed as a new AI challenge problem due to its dependence on implicit communication conventions and apparent necessity of theory of mind reasoning for efficient play. In this work, we propose a mechanism for imbuing Reinforcement Learning agents with a theory of mind to discover efficient cooperative strategies in Hanabi. The primary contributions of this work are threefold: First, a formal definition of a computationally tractable mechanism for computing hand probabilities in Hanabi. Second, an extension to conventional Deep Reinforcement Learning that introduces reasoning over finitely nested theory of mind belief hierarchies. Finally, an intrinsic reward mechanism enabled by theory of mind that incentivizes agents to share strategically relevant private knowledge with their teammates. We demonstrate the utility of our algorithm against Rainbow, a state-of-the-art Reinforcement Learning agent.
• Abstract（参考訳）: 部分的に観察可能なカードゲームであるハナビは、暗黙のコミュニケーション慣行への依存と、効果的なプレーのためのマインド推論の理論の必要性から、新しいAI課題として最近提案されている。 本研究では,強化学習エージェントに心の理論を付与し,効率的な協調戦略を見出すためのメカニズムを提案する。 この研究の主な貢献は次の3つである: 第一に、ハナビにおけるハンド確率の計算可能機構の正式な定義。 第二に、従来の深層強化学習の拡張であり、有限ネストされた心的信念階層の理論を推論する。 最後に、エージェントに戦略的に関連するプライベート知識をチームメイトと共有させるインセンティブを与える心の理論によって実現される本質的な報酬メカニズム。 我々は,最新の強化学習エージェントであるレインボーに対するアルゴリズムの有用性を実証する。

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