論文の概要: Embodied Intelligence via Learning and Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02202v1
• Date: Wed, 3 Feb 2021 18:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 18:14:31.694007
• Title: Embodied Intelligence via Learning and Evolution
• Title（参考訳）: 学習と進化による体型知能
• Authors: Agrim Gupta, Silvio Savarese, Surya Ganguli, Li Fei-Fei
• Abstract要約: 環境の複雑さが形態学的知能の進化を促進することを示す。 また、進化は速く学習する形態を素早く選択することを示した。 我々の実験は、ボールドウィン効果とモルフォロジーインテリジェンスの発生の両方の力学的基礎を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.26791530545479
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The intertwined processes of learning and evolution in complex environmental niches have resulted in a remarkable diversity of morphological forms. Moreover, many aspects of animal intelligence are deeply embodied in these evolved morphologies. However, the principles governing relations between environmental complexity, evolved morphology, and the learnability of intelligent control, remain elusive, partially due to the substantial challenge of performing large-scale in silico experiments on evolution and learning. We introduce Deep Evolutionary Reinforcement Learning (DERL): a novel computational framework which can evolve diverse agent morphologies to learn challenging locomotion and manipulation tasks in complex environments using only low level egocentric sensory information. Leveraging DERL we demonstrate several relations between environmental complexity, morphological intelligence and the learnability of control. First, environmental complexity fosters the evolution of morphological intelligence as quantified by the ability of a morphology to facilitate the learning of novel tasks. Second, evolution rapidly selects morphologies that learn faster, thereby enabling behaviors learned late in the lifetime of early ancestors to be expressed early in the lifetime of their descendants. In agents that learn and evolve in complex environments, this result constitutes the first demonstration of a long-conjectured morphological Baldwin effect. Third, our experiments suggest a mechanistic basis for both the Baldwin effect and the emergence of morphological intelligence through the evolution of morphologies that are more physically stable and energy efficient, and can therefore facilitate learning and control.
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境ニッチにおける学習と進化の中間過程は、形態学的形態の顕著な多様性をもたらした。 さらに、動物知能の多くの側面は、進化した形態学に深く浸透している。 しかしながら、進化と学習に関するシリコ実験において、環境複雑性、進化形態、知的制御の学習可能性の関係を規定する原則は、部分的には大きな課題である。 我々は,多種多様なエージェント形態を進化させ,低レベルの自己中心的感覚情報のみを用いて複雑な環境におけるロコモーションと操作タスクを学習できる新しい計算フレームワークであるdeep evolution reinforcement learning (derl)を提案する。 DERLを活用することで、環境の複雑さ、形態的知性、制御の学習性の間にいくつかの関係が示される。 まず、環境複雑性は、新しいタスクの学習を促進する形態素の能力によって定量化される形態素知の進化を促進する。 第二に、進化は速く学習する形態を素早く選び、初期の祖先の生後遅くに学んだ行動が子孫の生後早期に表現されるようにする。 複雑な環境で学習および進化するエージェントでは、この結果は長期予想ボルドウィン効果の最初の実証を構成する。 第三に、我々の実験は、より物理的に安定でエネルギー効率のよい形態学の進化を通じて、ボールドウィン効果と形態学知性の出現の両方の力学基盤を示唆している。

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